यह डीपसीक R1 नामक विंडोज़ ऐप है जिसका नवीनतम संस्करण v1.0.0sourcecode.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता OnWorks पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
डीपसीक आर1 नामक इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट
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डीपसीक आर1
वर्णन
डीपसीक-आर1, डीपसीक द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स वृहद भाषा मॉडल है, जिसे गणित, कोडिंग और भाषा जैसे विभिन्न क्षेत्रों में जटिल तर्क कार्यों में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। डीपसीक आर1 व्यावसायिक और शैक्षणिक दोनों उपयोगों के लिए अप्रतिबंधित पहुँच प्रदान करता है। यह मॉडल विशेषज्ञों के मिश्रण (MoE) आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जिसमें प्रति टोकन 671 बिलियन सक्रिय पैरामीटर के साथ 37 बिलियन कुल पैरामीटर शामिल हैं, और यह 128,000 टोकन तक की संदर्भ लंबाई का समर्थन करता है। डीपसीक-आर1 का प्रशिक्षण तंत्र, पर्यवेक्षित फ़ाइन-ट्यूनिंग पर निर्भर किए बिना, बड़े पैमाने पर सुदृढीकरण सीखने (RL) को विशिष्ट रूप से एकीकृत करता है, जिससे मॉडल उन्नत तर्क क्षमताएँ विकसित कर सकता है। इस दृष्टिकोण के परिणामस्वरूप लागत-दक्षता बनाए रखते हुए, OpenAI के o1 जैसे अग्रणी मॉडलों के बराबर प्रदर्शन प्राप्त हुआ है। अनुसंधान समुदाय को और अधिक समर्थन देने के लिए, डीपसीक ने LLaMA और Qwen जैसे आर्किटेक्चर पर आधारित मॉडल के संक्षिप्त संस्करण जारी किए हैं।
विशेषताएं
- विशेषज्ञों का मिश्रण (एमओई) आर्किटेक्चर - इसमें 671 बिलियन कुल पैरामीटर हैं, जिसमें प्रति टोकन 37 बिलियन सक्रिय पैरामीटर हैं, जो दक्षता और प्रदर्शन को अनुकूलित करता है।
- 128K संदर्भ लंबाई - 128,000 टोकन तक की विस्तारित संदर्भ विंडो का समर्थन करता है, जिससे दीर्घ-प्रारूप सामग्री की बेहतर समझ संभव होती है।
- सुदृढीकरण सीखने का प्रशिक्षण - पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग के बजाय बड़े पैमाने पर सुदृढीकरण सीखने (आरएल) का उपयोग करता है, जिससे तर्क क्षमताओं में वृद्धि होती है।
- उच्च प्रदर्शन - ओपनएआई के जीपीटी-4-टर्बो जैसे अग्रणी मॉडलों के बराबर परिणाम प्राप्त करता है, जबकि अधिक लागत-कुशल होता है।
- ओपन-सोर्स एवं वाणिज्यिक उपयोग - एमआईटी लाइसेंस के तहत जारी, जो शैक्षणिक और उद्यम अनुप्रयोगों दोनों के लिए अप्रतिबंधित पहुंच की अनुमति देता है।
- मल्टीमॉडल और कोडिंग क्षमताएं - गणित, कोडिंग और तार्किक तर्क में उत्कृष्टता, जो इसे विविध एआई कार्यों के लिए उपयुक्त बनाती है।
- आसुत संस्करण उपलब्ध - इसमें LLaMA और Qwen जैसे आर्किटेक्चर पर आधारित अनुकूलित संस्करण शामिल हैं, जो उच्च दक्षता प्रदान करते हैं।
- क्लाउड और स्थानीय परिनियोजन - Azure AI फाउंड्री और GitHub के माध्यम से उपलब्ध, विभिन्न प्लेटफार्मों में निर्बाध एकीकरण सुनिश्चित करता है।
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/deepseek-r1.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।
