Self-Hosted: Accesso Istantaneo ai Modelli Linguistici DeepSeek V3 e R1 671B
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Caratteristiche Principali
Scopri le potenti funzionalità che rendono DeepSeek V3 unico
Architettura MoE Avanzata
Modello rivoluzionario da 671B parametri con solo 37B attivati per token, che raggiunge un'efficienza ottimale attraverso un innovativo bilanciamento del carico
- •Attenzione Latente Multi-testa (MLA)
- •Bilanciamento del carico senza perdite ausiliarie
- •Architettura DeepSeekMoE
- •Obiettivo di previsione multi-token
Prestazioni all'Avanguardia
Risultati eccezionali in molteplici benchmark tra cui MMLU (87.1%), BBH (87.5%) e compiti di ragionamento matematico
- •Punteggi massimi nelle competizioni di programmazione
- •Calcolo matematico avanzato
- •Capacità multilingue
- •Compiti di ragionamento complesso
Addestramento Efficiente
Approccio rivoluzionario all'addestramento che richiede solo 2.788M ore GPU H800, con notevole efficienza dei costi di $5.5M
- •Addestramento a precisione mista FP8
- •Framework di addestramento ottimizzato
- •Processo di addestramento stabile
- •Nessun rollback richiesto
Implementazione Versatile
Multiple opzioni di implementazione che supportano GPU NVIDIA, AMD e NPU Huawei Ascend per un'integrazione flessibile
- •Pronto per il cloud
- •Supporto per inferenza locale
- •Multiple piattaforme hardware
- •Opzioni di serving ottimizzate
Capacità di Programmazione Avanzate
Prestazioni superiori nei compiti di programmazione, eccellendo sia nella programmazione competitiva che negli scenari di sviluppo reali
- •Supporto multi-linguaggio
- •Completamento del codice
- •Rilevamento bug
- •Ottimizzazione del codice
Sicurezza Enterprise-Ready
Misure di sicurezza complete e funzionalità di conformità per l'implementazione e l'integrazione aziendale
- •Controllo degli accessi
- •Crittografia dei dati
- •Registrazione audit
- •Pronto per la conformità
Dati di Addestramento Estesi
Pre-addestrato su 14.8T token diversificati e di alta qualità, garantendo ampie conoscenze e capacità
- •Fonti di dati diverse
- •Contenuti filtrati per qualità
- •Domini multipli
- •Aggiornamenti regolari
Leadership nell'Innovazione
Progressi pionieristici nella tecnologia AI attraverso la collaborazione aperta e l'innovazione continua
- •Leadership nella ricerca
- •Collaborazione aperta
- •Guidato dalla community
- •Miglioramenti regolari
DeepSeek V3 nei Media
Aprendo nuove frontiere nello sviluppo AI open-source
Prestazioni Rivoluzionarie
DeepSeek V3 supera sia i modelli AI aperti che chiusi nelle competizioni di programmazione, eccellendo in particolare nei concorsi Codeforces e nei test Aider Polyglot.
Scala Massiva
Costruito con 671 miliardi di parametri e addestrato su 14,8 trilioni di token, rendendolo 1,6 volte più grande di Llama 3.1 405B di Meta.
Sviluppo Economicamente Efficiente
Addestrato in soli due mesi utilizzando GPU Nvidia H800, con un costo di sviluppo notevolmente efficiente di $5,5 milioni.
DeepSeek V3 in Azione
Guarda come DeepSeek V3 rivoluziona le capacità dell'AI open-source
DeepSeek V3: AI Open Source Rivoluzionaria
Uno sguardo approfondito alle capacità e alle prestazioni di DeepSeek V3 rispetto ad altri modelli AI leader.
Metriche di Prestazione DeepSeek V3
Comprensione Linguistica DeepSeek V3
Programmazione DeepSeek V3
Matematica DeepSeek V3
Specifiche Tecniche
Esplora le capacità tecniche avanzate e l'architettura che alimentano Chat Stream
Dettagli dell'Architettura Chat Stream
Architettura neurale avanzata progettata per prestazioni ed efficienza ottimali
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Espandendo i confini delle capacità dei modelli linguistici
Architettura Innovativa
Innovativa architettura Mixture-of-Experts (MoE) con strategia di bilanciamento del carico senza perdite ausiliarie
Metodologia di Addestramento
Framework avanzato di addestramento a precisione mista FP8 validato su addestramento di modelli su larga scala
Paper Tecnico
Leggi il nostro paper tecnico completo che descrive l'architettura, il processo di addestramento e i risultati della valutazione di Chat Stream.
Leggi il PaperChi è Chat Stream
Pionieri del futuro dello sviluppo AI open-source
Background Aziendale
Sostenuta da High-Flyer Capital Management, Chat Stream mira a raggiungere progressi rivoluzionari nella tecnologia AI attraverso la collaborazione aperta e l'innovazione.
Infrastruttura
Utilizzando cluster di calcolo avanzati che includono 10.000 GPU Nvidia A100, Chat Stream dimostra capacità eccezionali nell'addestramento di modelli su larga scala.
Opzioni di Implementazione DeepSeek V3
Implementazione Locale DeepSeek V3
Esecuzione locale con DeepSeek-Infer Demo che supporta inferenza FP8 e BF16
- Configurazione semplice
- Demo leggera
- Multiple opzioni di precisione
Integrazione Cloud DeepSeek V3
Implementazione su piattaforme cloud con supporto SGLang e LMDeploy
- Implementazione cloud-native
- Infrastruttura scalabile
- Pronto per enterprise
Supporto Hardware DeepSeek V3
Compatibile con GPU NVIDIA, AMD e NPU Huawei Ascend
- Supporto multi-vendor
- Prestazioni ottimizzate
- Implementazione flessibile
Come Usare Chat Stream
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FAQ
Scopri di più su DeepSeek V3
Cosa rende unico DeepSeek V3?
DeepSeek V3 presenta un'architettura MoE da 671B parametri, incorporando innovazioni come la previsione multi-token e il bilanciamento del carico senza ausili, offrendo prestazioni eccezionali in vari compiti.
Come posso accedere a DeepSeek V3?
Puoi accedere a DeepSeek V3 attraverso la nostra piattaforma demo online e il servizio API, o scaricare i pesi del modello per l'implementazione locale.
In quali compiti eccelle DeepSeek V3?
DeepSeek V3 eccelle in matematica, programmazione, ragionamento e compiti multilingue, ottenendo costantemente punteggi elevati nelle valutazioni benchmark.
Quali sono i requisiti hardware per eseguire DeepSeek V3?
DeepSeek V3 supporta varie opzioni di implementazione, incluse GPU NVIDIA, GPU AMD e NPU Huawei Ascend, con multiple scelte di framework per prestazioni ottimali.
DeepSeek V3 è disponibile per uso commerciale?
Sì, DeepSeek V3 è disponibile per uso commerciale. Consulta l'accordo di licenza del modello per i termini specifici di utilizzo.
Come si confronta DeepSeek V3 con altri modelli linguistici?
DeepSeek V3 supera altri modelli open-source in vari benchmark e raggiunge prestazioni paragonabili ai principali modelli closed-source.
Quali framework di implementazione supporta DeepSeek V3?
DeepSeek V3 può essere implementato utilizzando vari framework tra cui SGLang, LMDeploy, TensorRT-LLM, vLLM, e supporta modalità di inferenza FP8 e BF16.
Qual è la dimensione della finestra di contesto di DeepSeek V3?
DeepSeek V3 ha una finestra di contesto di 128K, consentendo l'elaborazione e la comprensione efficace di compiti complessi e contenuti lunghi.
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