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【開啟AI新篇章】智微智能端側產品線全面適配DeepSeek

來源:智微智能 更新日期:2025-02-13 作者:佚名

    在當今數字化時代,高質量文本處理需求日益增長,DeepSeek R1模型應運而生,為各類場景提供強大支持。

    智微智能研發團隊成功在端側產品上實現DeepSeek大模型的本地化部署 ,包括一體機、MINI PC、AI邊緣、工作站和信創等最全面產品線 ,平臺涵蓋了英特爾、AMD、英偉達、瑞芯微、龍芯、飛騰、海光、兆芯等。智微智能產品研發團隊經過多日的大規模深度適配,不僅為標志著智微端側產品線與當下最先進的AI技術的深度融合,更是為AI硬件全面升級的機遇做好了充分的準備。

【開啟AI新篇章】智微智能端側產品線全面適配DeepSeek

DeepSeek版本豐富,滿足多樣需求

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    DeepSeek R1 - 1.5B

    參數量為15億,屬于輕量化版本。運行輕便,適合在配置相對不高的設備上使用,能處理簡單基礎任務,如日常簡單寫作輔助、常見一般性問題解答等。

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    DeepSeek R1 - 3B

    參數量多于1.5B版本,語言處理能力有所提升。可以更好地理解和生成具有一定復雜度的文本,在輔助撰寫商業文案、處理簡單的語言翻譯等方面表現良好。

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    DeepSeek R1 - 7B

    參數量達70億,能較好地應對常見的自然語言處理任務。文本生成流暢且合理,適用于智能客服領域,滿足基本的多領域常見問題解答。

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    DeepSeek R1 - 8B

    參數量為80億,相比7B版本,在處理復雜語義和長文本方面能力更強,適用于生成高質量的短文本內容及高質量對話。

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    DeepSeek R1 - 14B

    參數量為140億,語言理解與生成能力更強大。可處理高級語言理解、長篇文本生成等復雜任務,比如復雜的學術理論推導與解答、長篇學術內容創作等。

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    DeepSeek R1 - 32B

    參數量320億,在多種自然語言處理任務上性能突出。可處理對精度和深度要求較高的工作,如復雜的語義分析、專業內容創作、復雜代碼任務處理等。

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    DeepSeek R1 - 70B

    參數量700億,能處理復雜、專業的任務。在語言理解、生成復雜任務處理上具備強大實力,可用于對性能要求極高的場景,無論是科研領域的復雜問題推理,還是高端的內容創作,都能勝任。

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    DeepSeek R1 - 671B

    參數量高達6710億,是超大模型。擁有極為強大的語言處理能力,可處理極其復雜的自然語言任務。

    智微智能端側產品 ? DeepSeek R1

    智微智能端側產品部署了DeepSeek R1從較小參數量到超大參數量的多個版本 ,滿足不同用戶、不同場景下對于計算資源和性能的需求,實現本地部署DeepSeek的靈活應用,減少了對云端服務器的依賴,適用于資源受限的場景,為用戶提供文檔處理、數據分析、內容創作等一站式AI解決方案。

【開啟AI新篇章】智微智能端側產品線全面適配DeepSeek

▲ DeepSeek-R1 模型產品推薦

    無論是個人開發者在資源有限的情況下,還是大型企業處理復雜任務,都能找到最合適的應用方案,將進一步提升在專業領域語言處理、代碼生成與編程、數學推理、多模態處理等方面的 AI 能力,可用于需要多模態AI能力的行業場景中。

    智微信創辦公產品線預裝麒麟、統信等信創操作系統,具備安全可控、高性能、高穩定性等特點,完美適配DeepSeek-R1大模型,滿足信創辦公的多樣化需求,通過本地化部署DeepSeek,有效規避數據隱私風險,助力國產信創AI大模型的數據安全建設。

    廣泛應用,覆蓋多個領域

    科研領域

    助力科研人員快速獲取相關知識和思路。DeepSeek  R1 - 14B及以上版本可用于處理復雜的學術理論推導和長篇學術內容生成,輔助研究工作,提高科研效率。

    智能客服

    快速準確理解用戶咨詢問題,并給出合理回答和解決方案。各版本均可應用,小參數量版本應對常見問題,大參數量版本處理復雜、專業問題,提升客戶服務體驗。

    內容創作

    為創作者提供靈感和創意支持。不同版本適用于不同類型和篇幅的創作,從短文本到長篇復雜文學作品,都能滿足需求。

    代碼開發

    協助程序員進行代碼生成、解釋、糾錯等工作,提高開發效率。尤其是搭配了R1 - 32B及以上版本的產品方案,可在復雜代碼任務處理上表現更出色,是開發者的得力助手。

    教育培訓

    用于智能輔導、作業批改、課程設計等。為教育提供個性化支持,滿足不同學習階段和學科的需求,提升教育質量。

    物聯網端側部署應用

    在智能終端設備、智能家居系統、智能車載系統、工業設備運維、智能安防監控等場景發揮重要作用。實現語音交互、設備控制、數據分析、異常檢測等功能,提升各領域智能化水平。

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