DeepSeek新数学模型刷爆记录!7B小模型发现671B模型不会的新技能
将DeepSeek-Prover-V1.5-Base-7B上下文窗口扩展到32768个token，用DeepSeek-Prover-V2-671B数据微调，融入非CoT证明数据，以便利用小模型生成简洁的形式化输出，提供一种经济高效的证明选项。此外，对DeepSeek-Prover-V2-7B执行与671B模型训练中相同的强化学习阶段，以进一步提升其性能。由此得到的模型Prover-V2 671B...
DeepSeek新数学模型刷爆记录!7B小模型自主发现671B模型不会的新技能
具体来说,在普特南测试中,参数量较小的DeepSeek-Prover-V2-7B用非CoT生成模式成功解决了13个671B模型未能解决的问题。 团队仔细检查该模型的输出后发现,其推理方法存在一个独特模式:7B模型处理涉及有限基数的问题时,经常使用Cardinal.toNat和Cardinal.natCast_inj,而671B模型生成的输出中明显没有这些内容。 要注意,...
DeepSeek新数学模型刷爆记录!7B小模型自主发现671B模型不会的新...
具体来说,在普特南测试中,参数量较小的DeepSeek-Prover-V2-7B用非CoT生成模式成功解决了13个671B模型未能解决的问题。 团队仔细检查该模型的输出后发现,其推理方法存在一个独特模式:7B模型处理涉及有限基数的问题时,经常使用Cardinal.toNat和Cardinal.natCast_inj,而671B模型生成的输出中明显没有这些内容。 要注意,...
DeepSeek新数学模型刷爆记录!7B小模型自主发现671B模型不会的新技能
具体来说,在普特南测试中,参数量较小的DeepSeek-Prover-V2-7B用非CoT生成模式成功解决了13个671B模型未能解决的问题。 团队仔细检查该模型的输出后发现,其推理方法存在一个独特模式:7B模型处理涉及有限基数的问题时,经常使用Cardinal.toNat和Cardinal.natCast_inj,而671B模型生成的输出中明显没有这些内容。 要注意,...
DeepSeek新数学模型刷爆记录!7B小模型发现671B模型不会的新技能
要注意,7B模型是在DeepSeek-Prover-V1.5-Base模型基础上,先使用671B模型在强化学习阶段收集的数据微调,再执行强化学习得来的。 也就是说,7B模型学会了671B模型没有学会的新技能。 那么,DeepSeeK-Prover-V2如何炼成的呢?与前代相比又有哪些改进? 形式化和非形式化数学证明统一模型 ...
深夜突袭,DeepSeek-Prover-V2加冕数学王者!671B数学推理逆天狂飙...
昨天,DeepSeek突然在Hugging Face上开源了671B模型,果然很快就有后续了。 数学证明大提升 此次DeepSeek-Prover-V2的训练核心,就是靠「递归+强化学习」。 首先,DeepSeek-V3会拆解复杂定理,生成一系列子目标和推理思路。随后,GRPO算法就会从多种候选方案中自动学习如何选出最优解。
...R1 7B、32B、671B差距有多大?|deepseek|大模型|调用|速度_手机网易网
先说结论,相比“满血版”671B的DeepSeek-R1,蒸馏版差不多就是“牛肉风味肉卷”和“牛肉卷”的差距… 打开网易新闻 查看精彩图片 最近Deepseek成为了AI圈中最火爆的话题,一方面通过稀疏激活的MoE架构、MLA注意力机制优化及混合专家分配策略等创新手段,实现了高效的训练和推理能力,同时大幅降低了API调用成本,达到了行...
DeepSeek-Prover-V2-671B 模型开源,数学推理领域迎来新突破
此外，DeepSeek-Prover-V2-671B 的发布恰逢 DeepSeek 加速新模型研发的阶段。社交媒体上流传的消息称，DeepSeek 可能在近期推出另一款重磅模型 DeepSeek-R2，进一步扩展其在通用 AI 和专业领域的布局。DeepSeek 的崛起不仅改变了 AI 开发的成本结构，也重塑了全球 AI 竞争格局。2025年初，DeepSeek 凭借 R1模型以...
从7B到671B:DeepSeek模型差距、知识蒸馏与Zero训练法全解析 - 知乎
一、参数量差距:小模型与大模型的"智力鸿沟" DeepSeek系列模型基于MoE(Mixture-of-Experts)架构,参数跨度从1.5B到671B,其能力差异可通过信息熵理论量化:7B模型的信息处理容量为1.2×10^6 nats,而671B模型达到3.7×10^8 nats,展现出三个数量级的认知维度差异。
为什么DeepSeek的模型直接从70b到了671b,没有200B或者中间位数的模型...
1. 有效参数率成为新指标 DeepSeek-671B的5.5%激活参数率 Google的稀疏激活技术 Meta的动态专家分组专利 2. 量化压缩革命 70B模型int4量化后显存需求降至48GB 1.5B手机端模型实现70B模型80%性能 3. 多模态MoE演进 视觉-语言专家协同系统 3D点云处理专用加速单元 ...
AI数学天花板来了?DeepSeek新模型低调开源,网友直呼:R2指日可待!
“昨天 Qwen 3，今天 DeepSeek Prover V2...”还有测评称，在实际效果上，“在高中数学题测试中，成功率从 50% 提高到了 63.5%。”“V1.5还只是参数只有7B的小模型，这次直接升到大模型。”“中国的 AI 初创公司永远不会让人失望！他们真的在改变整个游戏规则！”“中国最近正在将一些功夫应用于 AI”“...
DeepSeek 1.5B、7B、70B、671B 说的是什么为了讲清楚DeepSeek 1.5...
好了,最后再回到DeepSeek 1.5B、7B、70B、671B B其实是Billion的缩写,表示十亿 1.5B也就是15亿,7B 70亿,它们表示的是大模型的参数量,每个参数都是一个没有实际意义的浮点数 理论上来说参数量越大意味着拟合的文本越多,泛化的能力越强 但是同时计算量也就会更大,依赖的硬件条件更高,服务部署成本更高 ...
国产之光DeepSeek把AI大佬全炸出来了!671B大模型训练只需此前算力1/...
延续便宜大碗特点的基础之上,DeepSeek V3发布即完全开源,直接用了53页论文把训练细节和盘托出的那种。 怎么说呢,QLoRA一作的一个词评价就是:优雅。 具体来说,DeepSeek V3是一个参数量为671B的MoE模型,激活37B,在14.8T高质量token上进行了预训练。
低成本+高性能+超灵活!Deepseek 671B + Milvus 重新定义知识库搭建!
1.1 模型性能挑战 体验过 Ollama 提供的精简版 DeepSeek 的用户可能会发现,尽管它仍然是 DeepSeek,但其表现并不尽如人意。简而言之,7B版本的表现不尽人意,而671B 版本的成本又过高。 因此,我们建议利用硅基流动以及某些云服务提供商的 API 服务,通过 API 调用,我们可以以极低的成本获取完整版 DeepSeek 的计算...
DeepSeek-Prover-V2-671B 新模型开源发布
等多种计算精度，方便模型更快、更省资源地训练和部署。从命名上看，这款参数高达 6710 亿的模型可能是去年发布的数学 AI 模型 Prover-V1.5 的升级版。截至IT之家发文，DeepSeek 官方暂未公布这个模型的性能介绍，开源地址如下：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B/tree/main ...
DeepSeek-R1 671B 满血版完整本地部署教程,来了!!!-腾讯云开发者...
关于本地部署,大多数人使用的是蒸馏后的8B/32B/70B版本,本质是微调后的Llama或Qwen模型,并不能完全发挥出DeepSeek R1的实力。 然而,完整的671B MoE模型也可以通过针对性的量化技术压缩体积,从而大幅降低本地部署门槛,乃至在消费级硬件(如单台Mac Studio)上运行。
低成本+高性能+超灵活!Deepseek 671B+Milvus重新定义知识库搭建...
1.1 模型性能问题 用过ollama提供的蒸馏版Deepseek的朋友,应该都有同感,虽然也是Deepseek,但效果实在不怎么聪明。总结来说,就是7B太智障,671B用不起。 所以,在这里,我们推荐使用硅基流动以及一些云服务企业的API服务,通过API调用的方式,我们可以用很低的成本获得满血版Deepseek的算力支持。而且,最近一段时间,新...
7B参数比 Kimina 72B 版更强!DeepSeek 新模型将“自动化所有运算...
昨晚,DeepSeek 在 Hugging Face 上开源了一个新模型。这次他们发布的,是名为 DeepSeek-Prover-V2 的数学推理模型,提供 7B 和 671B 两种参数规模。 开源项目链接:https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2/tree/main 该模型专为在数学验证工具 Lean 4 中进行形式化定理证明而设计。Lean 是一种函数...
解锁大模型潜力:vLLM 集群部署 满血DeepSeek R1 671B大模型实战指南
灵活部署: 支持单机多卡、多机多卡等多种部署方式,满足不同规模的应用需求。 易用性强: 提供简洁易用的 API,方便开发者快速集成到现有项目中。 部署架构图 部署需求 集群节点:8 个节点 模型:DeepSeek r1 671B 网络:低延迟、高带宽网络,网络带宽 400G 以上(建议购买专业的网络设备) ...
想要本地化部署deepseek671b?先看看你的服务器够不够“硬”最近国产大...
DeepSeek 671B 模型文件大,运行还会产生临时数据和缓存文件,硬盘至少需 1TB 以上。不同类型硬盘对部署和数据读取速度影响大,SSD 读写快、响应时间短,能提高模型运行效率;HDD 虽容量大,但读写慢,会使模型加载和数据读取缓慢,影响使用效果。为确保 DeepSeek 671B 高效运行,建议优先选 SSD 作为存储硬盘。