זוהי אפליקציית Windows בשם DeepSeek R1, אשר את הגרסה האחרונה שלה ניתן להוריד כקובץ v1.0.0sourcecode.zip. ניתן להריץ אותה באופן מקוון בספק האירוח החינמי OnWorks לתחנות עבודה.
הורד והפעל אונליין את האפליקציה הזו בשם DeepSeek R1 עם OnWorks בחינם.
בצע את ההוראות הבאות כדי להפעיל את האפליקציה הזו:
- 1. הורד את היישום הזה למחשב שלך.
- 2. הזן במנהל הקבצים שלנו https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX עם שם המשתמש שאתה רוצה.
- 3. העלה את היישום הזה במנהל קבצים כזה.
- 4. הפעל כל אמולטור מקוון של OS OnWorks מאתר זה, אך עדיף אמולטור מקוון של Windows.
- 5. ממערכת ההפעלה OnWorks Windows שזה עתה התחלת, עבור אל מנהל הקבצים שלנו https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX עם שם המשתמש הרצוי.
- 6. הורד את האפליקציה והתקן אותה.
- 7. הורד את Wine ממאגרי התוכנה שלך להפצות לינוקס. לאחר ההתקנה, תוכל ללחוץ פעמיים על האפליקציה כדי להפעיל אותם עם Wine. אתה יכול גם לנסות את PlayOnLinux, ממשק מפואר מעל Wine שיעזור לך להתקין תוכניות ומשחקים פופולריים של Windows.
Wine היא דרך להפעיל תוכנת Windows על לינוקס, אך ללא צורך ב-Windows. Wine היא שכבת תאימות של Windows בקוד פתוח שיכולה להריץ תוכניות Windows ישירות על כל שולחן עבודה של לינוקס. בעיקרו של דבר, Wine מנסה להטמיע מחדש מספיק של Windows מאפס כדי שהוא יוכל להריץ את כל יישומי Windows מבלי להזדקק ל-Windows.
צילומי מסך:
DeepSeek R1
תיאור:
DeepSeek-R1 הוא מודל שפה גדול בקוד פתוח שפותח על ידי DeepSeek, שנועד להצטיין במשימות חשיבה מורכבות בתחומים כמו מתמטיקה, קידוד ושפה. DeepSeek R1 מציע גישה בלתי מוגבלת לשימוש מסחרי ואקדמי כאחד. המודל משתמש בארכיטקטורת Mixture of Experts (MoE), הכוללת 671 מיליארד פרמטרים בסך הכל עם 37 מיליארד פרמטרים פעילים לכל אסימון, ותומך באורך הקשר של עד 128,000 אסימון. משטר האימון של DeepSeek-R1 משלב באופן ייחודי למידה חיזוקית (RL) בקנה מידה גדול מבלי להסתמך על כוונון עדין בפיקוח, מה שמאפשר למודל לפתח יכולות חשיבה מתקדמות. גישה זו הביאה לביצועים דומים למודלים מובילים כמו o1 של OpenAI, תוך שמירה על יעילות כלכלית. כדי לתמוך עוד יותר בקהילת המחקר, DeepSeek פרסמה גרסאות מזוקקות של המודל המבוססות על ארכיטקטורות כמו LLaMA ו-Qwen.
תכונות
- ארכיטקטורת תערובת מומחים (MoE) – כוללת 671 מיליארד פרמטרים בסך הכל, עם 37 מיליארד פרמטרים פעילים לכל טוקן, הממטבת את היעילות והביצועים.
- אורך הקשר של 128K – תומך בחלון הקשר מורחב של עד 128,000 טוקנים, המאפשר הבנה טובה יותר של תוכן ארוך טווח.
- אימון למידה באמצעות חיזוק - משתמש בלמידת חיזוק (RL) בקנה מידה גדול במקום כוונון עדין בפיקוח, ומשפר את יכולות החשיבה.
- ביצועים גבוהים - משיג תוצאות דומות לדגמים מובילים כמו GPT-4-turbo של OpenAI, תוך שהוא יעיל יותר מבחינת עלות.
- קוד פתוח ושימוש מסחרי – שוחרר תחת רישיון MIT, המאפשר גישה בלתי מוגבלת הן ליישומים אקדמיים והן ליישומים ארגוניים.
- יכולות רב-מודאליות וקידוד - מצטיין במתמטיקה, קידוד והיגיון, מה שהופך אותו מתאים למשימות בינה מלאכותית מגוונות.
- גרסאות מזוקקות זמינות – כולל גרסאות ממוטבות המבוססות על ארכיטקטורות כמו LLaMA ו-Qwen, המספקות יעילות גבוהה.
- פריסה בענן ובמקומית – זמינה דרך Azure AI Foundry ו-GitHub, ומבטיחה אינטגרציה חלקה בפלטפורמות שונות.
שפת תכנות
פיתון
כל הקטגוריות
זוהי אפליקציה שניתן להוריד גם מאתר https://sourceforge.net/projects/deepseek-r1.mirror/. היא אוחסנה ב-OnWorks על מנת שניתן יהיה להפעיל אותה באופן מקוון בצורה הקלה ביותר מאחת ממערכות ההפעלה החינמיות שלנו.