DeepSeekR1蒸馏模型

DeepSeekR1蒸馏模型这个版本的DeepSeek是与其他的版本有一些区别的，这个软件可以适用在一些不太高级的设备当中，并且根据蒸馏的程度它能够适应于各种低资源的环境，不会受到环境限制并且思考速度非常快，如果你有需要的话就不要错过了！

DeepSeekR1蒸馏模型简介

这款软件是一款基于人工智能技术打造的ai生成器软件，DeepSeek大模型能够与用户进行流畅的对话，提供准确的信息支持，适用于智能客服、在线教育等场景。还能够生成高质量的文本内容，如文章、报告等，适用于内容创作、营销文案等领域。

deepseek是哪个公司开发的

DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年7月17日，是一家创新型科技公司，专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。

2024年1月5日，发布DeepSeek LLM，这是深度求索的第一个大模型。DeepSeek LLM包含670亿参数，从零开始在一个包含2万亿token的数据集上进行了训练，数据集涵盖中英文。全部开源DeepSeek LLM 7B/67B Base和DeepSeek LLM 7B/67B Chat，供研究社区使用。DeepSeek LLM 67B Base在推理、编码、数学和中文理解等方面超越了Llama2 70B Base。DeepSeek LLM 67B Chat在编码和数学方面表现出色。它还展现了显着的泛化能力，在匈牙利国家高中考试中取得了65分的成绩。当然，它还精通中文：DeepSeek LLM 67B Chat在中文表现上超越了GPT3.5。

2025年1月20日，DeepSeek正式发布DeepSeekR1模型，并同步开源模型权重。DeepSeekR1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。DeepSeekV3和DeepSeekR1两款大模型，成本价格低廉，性能与OpenAI相当，让硅谷震惊，甚至引发了Meta内部的恐慌，工程师们开始连夜尝试复制DeepSeek的成果。

DeepSeekR1蒸馏模型亮点

精准翻译:提供准确流畅的翻译服务，帮助用户轻松融入多语言环境。

智能解题:解决科学问题，提供详细的思路和步骤，帮助用户抓住重点，深入理解。

文档解读:用户可以上传文档、书籍、数据报表等。到DeepSeek，而APP会帮助整理重点，快速理解。

创意写作:根据指令自动生成创意文案，撰写各类文章、报告，快速搭建内容框架，提高工作效率。

如何在手机上使用DeepSeek？

首次登录DeepSeek需注册。

输入手机号；

点击发送验证码，填写短信接收的验证码；

勾选阅读同意用户协议与隐私政策；

点击蓝色登录按钮。

新建对话：点击右上角加号按钮开始新对话；

历史对话：点击左上角按钮可以回顾之前的交流记录；

输入框：页面底部有一个输入框，您可以在这里输入您的问题或任务；

功能按钮：输入问题时，您可以勾选“深度思考”“联网搜索”功能以满足不同需求：

DeepSeekR1蒸馏模型使用教程

1、进入DeepSeekR1蒸馏模型的操作页面后，我们可以看到对话框下面有两个按钮，“深度思考”和“联网搜索”。“深度思考”在提供答案的同时还展示思考的过程。“联网搜索”可实时访问互联网获取最新信息。

2、点击对话框右下角的+，可以选择拍照识文字、图片识文字、文件，大家可以按照自己的需求选择使用。

3、点开对话框主页左上角的符号，可以看到之前问过的所有问题和答案。

deepseek蒸馏版与满血版区别

模型多样化

任务需求差异：不同场景对模型的性能、速度、资源消耗要求不同。例如：

满血版：适用于需要高精度、复杂推理的任务（如科研、企业级分析）。

蒸馏版：适用于资源受限的场景（如移动端、嵌入式设备或实时响应需求）。

计算资源优化：大模型需要大量算力，而蒸馏版通过压缩减少了计算成本。

部署灵活性：轻量化的蒸馏模型更易集成到端侧应用或低功耗设备中。

满血版vs蒸馏版的区别

特性满血版（原版）蒸馏版（压缩版）

模型规模参数更多，结构复杂参数和层数减少

推理速度较慢（依赖高性能硬件）更快（适合轻量级设备）

精度更高（保留全部能力）稍低（但保留核心能力）

训练成本极高（算力、数据需求大）低（基于大模型知识迁移）

典型用途复杂任务（如长文本生成）实时任务（如聊天机器人）

适用场景

满血版：

需要高精度：科学计算、金融分析、复杂逻辑推理。

长文本生成：生成高质量的文章、代码或创意内容。

资源充足环境：如云端服务器、高性能计算集群。

蒸馏版：

实时响应需求：在线客服、聊天机器人、语音助手。

资源受限场景：手机APP、物联网设备、边缘计算。

成本敏感型任务：需要快速迭代或低成本部署的应用。

技术背景补充

知识蒸馏：蒸馏模型通过让小模型“模仿”大模型的行为（如输出分布或中间层特征），将大模型的知识压缩到更小的网络中。这种方法在几乎不损失性能的情况下大幅降低模型体积。

量化与剪枝：除蒸馏外，模型压缩还包括量化（降低参数精度）和剪枝（移除冗余参数），但这些技术通常需要结合使用。

总结建议

如果追求极致性能且资源充足，选择满血版。

如果需要快速响应、轻量化部署，选择蒸馏版或压缩变体。

实际应用中，也可尝试两者结合（例如用满血版训练，蒸馏版部署）。

目前，普通电脑如果想要本地部署，只能选择蒸馏版，因为满血版对硬件要求太高了根本跑不动。

远程部署在手机、ipad和电脑上的，我都用满血版R1，因为思考更深更聪明。

DeepSeekR1蒸馏模型评价

在一些设备受限的情况下蒸馏模型显然是更加契合使用的，尤其是一些企业的在线客服聊天机器人等等，这些不会显示思考过程而是以最快的速度来给出结果，不占据太多的资源，能够将大模型的知识压缩在更小的网络当中，需要的话就来本站下载试试看吧！