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公司新聞:
- DeepSeek | 深度求索
深度求索（DeepSeek），成立于2023年，专注于研究世界领先的通用人工智能底层模型与技术，挑战人工智能前沿性难题。 基于自研训练框架、自建智算集群和万卡算力等资源，深度求索团队仅用半年时间便已发布并开源多个百亿级参数大模型，如DeepSeek-LLM通用大语言模型、DeepSeek-Coder代码大模型，并在2024年1月率先开源国内首个MoE大模型（DeepSeek-MoE），各大模型在公开评测榜单及真实样本外的泛化效果均有超越同级别模型的出色表现。 和 DeepSeek AI 对话，轻松接入 API。
- DeepSeek是什么？一文看懂国产开源大模型 DeepSeek 的 . . .
深度求索(DeepSeek)在2023年AI"百模大战"中脱颖而出，凭借开源策略和技术创新打造了DeepSeek-Coder、DeepSeek-MoE和DeepSeek-VL三大模型。其代码模型性能媲美GPT-4，MoE架构实现低成本高性能，多模态模型突破文本视觉界限。完全开源免费商用，构建了完整开发者生态，正重塑中国
- DeepSeek官网 - 深度求索DeepSeek网页版在线使用
DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的一款先进的AI人工智能模型，凭借其卓越的技术创新和广泛的应用场景，迅速在人工智能领域崭露头。
- DeepSeek史诗级宕机13小时，一夜崩上热搜，网页版更新 . . .
DeepSeek宕机13小时，V4或已灰度测试 DeepSeek史诗级宕机13小时，一夜崩上热搜，网页版更新，V4真来了？
- 爆火的DeepSeek到底是什么？（一次性讲解清楚）-百度 . . .
本文将从技术架构、应用场景、开发实践三个维度，深度拆解DeepSeek的核心价值。 DeepSeek的核心突破在于重构了传统搜索与推理的耦合关系。 传统AI工具（如早期搜索引擎）采用”关键词匹配+简单排序”模式，而DeepSeek通过引入 动态知识图谱构建 与 多模态上下文理解 技术，实现了从”信息检索”到”逻辑推理”的跨越。 DeepSeek的底层架构包含一个可扩展的图 神经网络 （GNN），能够实时解析用户查询中的实体关系。 例如，当用户输入”Python中如何实现多线程？ ”时，系统不仅会返回 threading 模块的 文档，还会自动关联： 这种关联性推理通过以下代码实现： self graph = {} # 实体-关系映射表 self graph[entity1] = []
- 什么是DeepSeek？如何入门DeepSeek？-腾讯云开发者社区 . . .
通过本文，您已经掌握了DeepSeek的基础知识和快速上手指南。 建议从官方提供的Playground开始体验，逐步深入到自定义应用开发。 人工智能的世界正在加速发展，现在正是开启DeepSeek探索之旅的最佳时机！ 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点 博客。 原始发表：2025-02-06， 如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent com 删除 其实细数AI的发展历程非常之久，而让AI的应用一下子出现在人们眼前的其实就是ChatGPT的出现，这意味着AIGC应用已经从概念为王变的非常实用了。 伴随着ChatGPT的出现，大量的开源大模型也如雨后春笋一样出现。 就现在而言，打造一个自己的AIGC应用已经非常简单了。 什么是DeepSeek？
- 电脑上怎么使用DeepSeek？2026年最新教程（网页版+本地 . . .
2026年3月7日，DeepSeek在中国推出网页版和本地部署两种AI使用方案。用户可免费通过chat deepseek com上传文件、联网搜索，享受百万tokens超长上下文支持。技术爱好者可离线运行蒸馏版模型确保数据隐私。
- DeepSeek-V2：深度求索发布的第二代开源MoE模型 - AIHub
DeepSeek-V2 基于 2 千亿 MoE 模型底座，领先性能，超低价格，越级场景体验，已在对话官网和API全面上线。
- 深度求索 - 维基百科，自由的百科全书
该公司的总部位于 浙江省 杭州市 （注册地位于 拱墅区），由中資 对冲基金 幻方量化 创立，创始人和 行政總裁 为 梁文锋。 早在2008年，梁文锋就开始带领团队使用机器学习等技术探索全自动量化交易 [2][3]。 2015年，梁文锋等人创办了 量化投资 公司——幻方量化，创始成员多来自 浙江大学 [4]。 2017年，幻方量化宣称实现投资策略全面AI化 [2]。 2021年，幻方量化投资10亿元推出“萤火二号”超级计算机，搭载了约1万张 英伟达 A100显卡 [2]，这后来被外界认为是在美国出口禁令之前采取的非常有前瞻性的部署 [4]。 2023年7月17日，杭州深度求索公司成立。
- 极致性能背后的算力逻辑：DeepSeek如何重构AI研发的底层叙事
在资源调度方面，通过采用混合专家模型（MoE）架构，Deep-Seek-V3能够根据输入动态选择最合适的神经网络路径进行计算，而不是每次都激活整个网络。 这种方法可以在不显著增加计算成本的前提下扩展模型容量，并且只在需要时使用更多的计算资源。
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