Alex GetmanAI பற்றிய முன்கூட்டிய சிக்னல்கள்

DeepSeek R1

DeepSeek

வெளியிடப்பட்டது புதுப்பிக்கப்பட்டது
சூழல் சாளரம்
64K
64,000 டோக்கன்கள்

காலவரிசை

  1. · எடைகளின் பதிப்பு · ஆதார இணைப்பு
  1. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · DeepSeek · commits · warejohn4366/war · @warejohn4366
    பகுதி
    随着AI发展,企业和开发者希望快速应用AI模型。本文介绍在阿里云PAI Model Gallery上零代码一键部署DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型的方法,包括准备工作、部署步骤、调用方式等。这种方式简化流程、提高效率、降低成本,助力AI能力落地。
  2. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · DeepSeek · pulls · overnightworks/speech · @dependabot[bot]
    பகுதி
    XTX, <a href="https://redirect.github.com/vllm-project/vllm/issues/59774">#59774</a>); and gfx1250 enablement for gpt-oss-120b, DeepSeek-R1, DeepSeek-V4-Flash and MiniMax-M3 (<a href="https://redirect.github.com/vllm-project/vllm/issues/58800">#58800</a>).</li>
  3. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · DeepSeek · pulls · anomalyco/models.dev · @models-dev-automation[bot]
    பகுதி
    Instruct-Turbo`, `openai/gpt-oss-120b-Turbo`, `google/gemma-4-31B-it-Ultra`, `mattshumer/Reflection-Llama-3.1-70B`, `NovaSky-AI/Sky-T1-32B-Preview`, `deepseek-ai/DeepSeek-R1`, `Qwen/Qwen2-7B-Instruct`, `Qwen/QwQ-32B`, `google/gemma-2-9b-it`, `google/gemma-4-31B-it-turbo`, `Qwen/Qwen3.5-0.8B`, `deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324-Turbo`, `openbmb/MiniCPM-Llama3-V-2_5`, `microsoft/phi-4`, `inclusionAI/Ling-3.0-flash-VL`, `Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking`, `MiniMaxAI/MiniMax-M2.7-Turbo`, `deepseek-ai
  4. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · DeepSeek · pulls · ROCm/aiter · @karverma-amd
    பகுதி
    Tuned configs for DeepSeek-R1 MLA-absorb bmms (B=128). Previously fell back to DEFAULT (untuned): 5.5x slower at decode M~1536 . Lets the BF16 MLA-absorb path run
  5. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · DeepSeek · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @moraxu
  6. · ஆதார இணைப்புகள் · GitHub search · DeepSeek · pulls · NVIDIA/TensorRT-LLM · @farazkh80
    பகுதி
    with all of its KV remote and MLA (DeepSeek-R1 shape) 1.43x, which is why allocation and placement keep pages local. Partitioned attention rejects FlashMLA, beam
  7. · பட்டியலில் இடம்பெற்றது · GitHub · openai/openai-agents-python · code
    பகுதி
    object="chat.completion.chunk", choices=[Choice(index=0, delta=delta)], ) for delta in [*reasoning_deltas, ChoiceDelta(content="answer")] ] events = await _collect_handler_events(*chunks, model="deepseek-r1") completed_event = next(event for event in events if event.type == "response.completed") reasoning_item = completed_event.response.output[0] assert isinstance(reasoning_item, ResponseReasoningItem) assert reasoning_item.summary[0].text == "summary" assert reasoning_item.content assert [part.text for part in reasoning_item.content] == ["raw"] assert "_chat_completions_reasoning_field" not in cast(Any, reasoning_item).provider_data replayed_messages = Converter.items_to_messages( [item.model_dump() for item in completed_event.response.output], model="deepseek-r1", ) assert len

    குறியீட்டில் உள்ள இந்தக் குறிப்பு பயன்பாட்டிலுள்ள மாதிரி அடையாளங்காட்டியை உறுதிப்படுத்தவில்லை.

சிக்னல்கள் 1

தொழில்நுட்ப விவரங்கள்

DeepSeek R1 என்பது DeepSeek உருவாக்கிய மாதிரி; இதன் எடைகள் திறந்த நிலையில் உள்ளன; வெளியிடப்பட்ட தேதி 2025-01-20. சூழல் சாளரத்தின் அளவு 64,000 டோக்கன்கள்.

சூழல் சாளரம்
64,000
எடைகள்
திறந்தது

கேள்விகள்

DeepSeek R1 மாதிரியின் சூழல் சாளர அளவு என்ன?

சூழல் சாளரத்தின் அளவு 64,000 டோக்கன்கள்.

DeepSeek R1 மாதிரியின் எடைகள் பொதுவில் கிடைக்கின்றனவா?

ஆம். DeepSeek எடைகளை வெளியிடுகிறது.

DeepSeek R1 எப்போது வெளியிடப்பட்டது?

2025-01-20 அன்று.