DeepSeekR1蒸餾模型這個版本的DeepSeek是與其他的版本有一些區(qū)別的，這個軟件可以適用在一些不太高級的設備當中，并且根據(jù)蒸餾的程度它能夠適應于各種低資源的環(huán)境，不會受到環(huán)境限制并且思考速度非?？?，如果你有需要的話就不要錯過了！
這款軟件是一款基于人工智能技術(shù)打造的ai生成器軟件，DeepSeek大模型能夠與用戶進行流暢的對話，提供準確的信息支持，適用于智能客服、在線教育等場景。還能夠生成高質(zhì)量的文本內(nèi)容，如文章、報告等，適用于內(nèi)容創(chuàng)作、營銷文案等領(lǐng)域。
DeepSeek，全稱杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司，成立于2023年7月17日，是一家創(chuàng)新型科技公司，專注于開發(fā)先進的大語言模型（LLM）和相關(guān)技術(shù)。
2024年1月5日，發(fā)布DeepSeek LLM，這是深度求索的第一個大模型。DeepSeek LLM包含670億參數(shù)，從零開始在一個包含2萬億token的數(shù)據(jù)集上進行了訓練，數(shù)據(jù)集涵蓋中英文。全部開源DeepSeek LLM 7B/67B Base和DeepSeek LLM 7B/67B Chat，供研究社區(qū)使用。DeepSeek LLM 67B Base在推理、編碼、數(shù)學和中文理解等方面超越了Llama2 70B Base。DeepSeek LLM 67B Chat在編碼和數(shù)學方面表現(xiàn)出色。它還展現(xiàn)了顯著的泛化能力，在匈牙利國家高中考試中取得了65分的成績。當然，它還精通中文：DeepSeek LLM 67B Chat在中文表現(xiàn)上超越了GPT3.5。
2025年1月20日，DeepSeek正式發(fā)布DeepSeekR1模型，并同步開源模型權(quán)重。DeepSeekR1在后訓練階段大規(guī)模使用了強化學習技術(shù)，在僅有極少標注數(shù)據(jù)的情況下，極大提升了模型推理能力。DeepSeekV3和DeepSeekR1兩款大模型，成本價格低廉，性能與OpenAI相當，讓硅谷震驚，甚至引發(fā)了Meta內(nèi)部的恐慌，工程師們開始連夜嘗試復制DeepSeek的成果。
精準翻譯:提供準確流暢的翻譯服務，幫助用戶輕松融入多語言環(huán)境。
智能解題:解決科學問題，提供詳細的思路和步驟，幫助用戶抓住重點，深入理解。
文檔解讀:用戶可以上傳文檔、書籍、數(shù)據(jù)報表等。到DeepSeek，而APP會幫助整理重點，快速理解。
創(chuàng)意寫作:根據(jù)指令自動生成創(chuàng)意文案，撰寫各類文章、報告，快速搭建內(nèi)容框架，提高工作效率。
首次登錄DeepSeek需注冊。
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輸入框：頁面底部有一個輸入框，您可以在這里輸入您的問題或任務；
功能按鈕：輸入問題時，您可以勾選“深度思考”“聯(lián)網(wǎng)搜索”功能以滿足不同需求：
1、進入DeepSeekR1蒸餾模型的操作頁面后，我們可以看到對話框下面有兩個按鈕，“深度思考”和“聯(lián)網(wǎng)搜索”?！吧疃人伎肌痹谔峁┐鸢傅耐瑫r還展示思考的過程。“聯(lián)網(wǎng)搜索”可實時訪問互聯(lián)網(wǎng)獲取最新信息。
2、點擊對話框右下角的+，可以選擇拍照識文字、圖片識文字、文件，大家可以按照自己的需求選擇使用。
3、點開對話框主頁左上角的符號，可以看到之前問過的所有問題和答案。
模型多樣化
任務需求差異：不同場景對模型的性能、速度、資源消耗要求不同。例如：
滿血版：適用于需要高精度、復雜推理的任務（如科研、企業(yè)級分析）。
蒸餾版：適用于資源受限的場景（如移動端、嵌入式設備或?qū)崟r響應需求）。
計算資源優(yōu)化：大模型需要大量算力，而蒸餾版通過壓縮減少了計算成本。
部署靈活性：輕量化的蒸餾模型更易集成到端側(cè)應用或低功耗設備中。
滿血版vs蒸餾版的區(qū)別
特性滿血版（原版）蒸餾版（壓縮版）
模型規(guī)模參數(shù)更多，結(jié)構(gòu)復雜參數(shù)和層數(shù)減少
推理速度較慢（依賴高性能硬件）更快（適合輕量級設備）
精度更高（保留全部能力）稍低（但保留核心能力）
訓練成本極高（算力、數(shù)據(jù)需求大）低（基于大模型知識遷移）
典型用途復雜任務（如長文本生成）實時任務（如聊天機器人）
適用場景
滿血版：
需要高精度：科學計算、金融分析、復雜邏輯推理。
長文本生成：生成高質(zhì)量的文章、代碼或創(chuàng)意內(nèi)容。
資源充足環(huán)境：如云端服務器、高性能計算集群。
蒸餾版：
實時響應需求：在線客服、聊天機器人、語音助手。
資源受限場景：手機APP、物聯(lián)網(wǎng)設備、邊緣計算。
成本敏感型任務：需要快速迭代或低成本部署的應用。
技術(shù)背景補充
知識蒸餾：蒸餾模型通過讓小模型“模仿”大模型的行為（如輸出分布或中間層特征），將大模型的知識壓縮到更小的網(wǎng)絡中。這種方法在幾乎不損失性能的情況下大幅降低模型體積。
量化與剪枝：除蒸餾外，模型壓縮還包括量化（降低參數(shù)精度）和剪枝（移除冗余參數(shù)），但這些技術(shù)通常需要結(jié)合使用。
總結(jié)建議
如果追求極致性能且資源充足，選擇滿血版。
如果需要快速響應、輕量化部署，選擇蒸餾版或壓縮變體。
實際應用中，也可嘗試兩者結(jié)合（例如用滿血版訓練，蒸餾版部署）。
目前，普通電腦如果想要本地部署，只能選擇蒸餾版，因為滿血版對硬件要求太高了根本跑不動。
遠程部署在手機、ipad和電腦上的，我都用滿血版R1，因為思考更深更聰明。
在一些設備受限的情況下蒸餾模型顯然是更加契合使用的，尤其是一些企業(yè)的在線客服聊天機器人等等，這些不會顯示思考過程而是以最快的速度來給出結(jié)果，不占據(jù)太多的資源，能夠?qū)⒋竽Ｐ偷闹R壓縮在更小的網(wǎng)絡當中，需要的話就來本站下載試試看吧！
