This is the Windows app named DeepSeek-V3.2-Exp whose latest release can be downloaded as DeepSeek-V3.2-Expsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
ດາວນ໌ໂຫລດແລະດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ app ນີ້ມີຊື່ DeepSeek-V3.2-Exp ກັບ OnWorks ໄດ້ຟຣີ.
ປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອດໍາເນີນການ app ນີ້:
- 1. ດາວໂຫຼດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກນີ້ໃນ PC ຂອງທ່ານ.
- 2. ໃສ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 3. ອັບໂຫລດແອັບພລິເຄຊັນນີ້ຢູ່ໃນຕົວຈັດການໄຟລ໌ດັ່ງກ່າວ.
- 4. ເລີ່ມ emulator ອອນ ໄລ ນ ໌ OS OnWorks ຈາກ ເວັບ ໄຊ ທ ໌ ນີ້, ແຕ່ ດີກ ວ່າ Windows ອອນ ໄລ ນ ໌ emulator.
- 5. ຈາກ OnWorks Windows OS ທີ່ເຈົ້າຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນ, ໄປທີ່ຕົວຈັດການໄຟລ໌ຂອງພວກເຮົາ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ດ້ວຍຊື່ຜູ້ໃຊ້ທີ່ທ່ານຕ້ອງການ.
- 6. ດາວນ໌ໂຫລດຄໍາຮ້ອງສະຫມັກແລະຕິດຕັ້ງມັນ.
- 7. ດາວໂຫລດ Wine ຈາກບ່ອນເກັບມ້ຽນຊອບແວການແຈກຢາຍ Linux ຂອງທ່ານ. ເມື່ອຕິດຕັ້ງແລ້ວ, ທ່ານສາມາດຄລິກສອງຄັ້ງ app ເພື່ອດໍາເນີນການໃຫ້ເຂົາເຈົ້າກັບ Wine. ນອກນັ້ນທ່ານຍັງສາມາດລອງ PlayOnLinux, ການໂຕ້ຕອບທີ່ແປກປະຫຼາດໃນໄລຍະ Wine ທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຕິດຕັ້ງໂປລແກລມ Windows ແລະເກມທີ່ນິຍົມ.
ເຫຼົ້າແວງເປັນວິທີການແລ່ນຊອບແວ Windows ໃນ Linux, ແຕ່ບໍ່ມີ Windows ທີ່ຕ້ອງການ. ເຫຼົ້າແວງແມ່ນຊັ້ນຄວາມເຂົ້າກັນໄດ້ຂອງ Windows ແຫຼ່ງເປີດທີ່ສາມາດເອີ້ນໃຊ້ໂຄງການ Windows ໂດຍກົງໃນ desktop Linux ໃດກໍໄດ້. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, Wine ກໍາລັງພະຍາຍາມປະຕິບັດໃຫມ່ຢ່າງພຽງພໍຂອງ Windows ຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນເພື່ອໃຫ້ມັນສາມາດດໍາເນີນການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ Windows ທັງຫມົດໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ Windows.
ໜ້າ ຈໍ
Ad
DeepSeek-V3.2-Exp
ລາຍລະອຽດ
DeepSeek-V3.2-Exp ເປັນການປ່ອຍທົດລອງຂອງຄອບຄົວຕົວແບບ DeepSeek, ມີຈຸດປະສົງເປັນແກນກ້າວໄປສູ່ສະຖາປັດຕະຍະກໍາລຸ້ນຕໍ່ໄປ. ນະວັດຕະກໍາທີ່ສໍາຄັນໃນສະບັບນີ້ແມ່ນ DeepSeek Sparse Attention (DSA), ກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ sparse ທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບການຝຶກອົບຮົມແລະປະສິດທິພາບ inference ໃນການຕັ້ງຄ່າສະພາບຍາວໂດຍບໍ່ມີການທໍາລາຍຄຸນນະພາບຜົນຜະລິດ. ອີງຕາມຜູ້ຂຽນ, ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ສອດຄ່ອງການຕັ້ງຄ່າການຝຶກອົບຮົມຂອງ V3.2-Exp ກັບ V3.1-Terminus ເພື່ອໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບຂອງດັດຊະນີຍັງຄົງສາມາດປຽບທຽບໄດ້, ເຖິງແມ່ນວ່າກົນໄກຄວາມສົນໃຈພາຍໃນຈະປ່ຽນແປງ. ໃນການປະເມີນສາທາລະນະໃນທົ່ວຄວາມຫລາກຫລາຍຂອງເຫດຜົນ, ລະຫັດ, ແລະຕົວຊີ້ວັດການຕອບຄໍາຖາມ (ເຊັ່ນ: MMLU, LiveCodeBench, AIME, Codeforces, ແລະອື່ນໆ), V3.2-Exp ສະແດງໃຫ້ເຫັນການປະຕິບັດທີ່ໃກ້ຊິດກັບຫຼືໃນບາງກໍລະນີທີ່ກົງກັບ V3.1-Terminus. ຄັງເກັບມ້ຽນປະກອບມີເຄື່ອງມືແລະແກ່ນເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນສະຖາປັດຕະຍະກໍາໃຫມ່ - ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ແກ່ນ CUDA, ຕົວດັດສະນີບັນທຶກ, ແລະໂມດູນແຫຼ່ງເປີດເຊັ່ນ FlashMLA ແລະ DeepGEMM ໄດ້ຖືກຮຽກຮ້ອງໃຫ້ປະຕິບັດ.
ຄຸນລັກສະນະ
- ກຳນົດເວລາການເອົາໃຈໃສ່ແບບເບົາບາງແບບປັບຕົວໄດ້ທີ່ປັບປ່ຽນຮູບແບບຄວາມໜາແໜ້ນໂດຍເຄື່ອນໄຫວໂດຍອີງຕາມຄວາມຍາວຂອງລຳດັບການປ້ອນຂໍ້ມູນ
- ໂໝດຄວາມດຶ່ງດູດແບບປະສົມ + ໂໝດຫຼຸດຄວາມສົນໃຈເລັກນ້ອຍສຳລັບກໍລະນີການນຳໃຊ້ແບບປະສົມ
- ການກວດສອບປະສິດທິພາບຄວາມຈຳສຳລັບບໍລິບົດທີ່ຍາວທີ່ສຸດ (ເຊັ່ນ: >1M tokens)
- ແຜງໜ້າປັດການສະແດງໂປຣໄຟລ໌ ແລະການສະແດງພາບເພື່ອວິເຄາະພຶດຕິກໍາຄວາມສົນໃຈ
- ອິນເຕີເຟດປລັກອິນເພື່ອສະຫຼັບແບັກເອັນ kernel ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ (ເຊັ່ນ: FlashMLA, DeepGEMM)
- ສະຫນັບສະຫນູນສໍາລັບການປັບລະອຽດສະຫະພັນຂອງຮູບແບບ sparse ກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນການກະຈາຍ
ພາສາການຂຽນໂປຣແກຣມ
Python
ປະເພດ
ນີ້ແມ່ນແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຍັງສາມາດເອົາມາຈາກ https://sourceforge.net/projects/deepseek-v3-2-exp.mirror/. ມັນໄດ້ຖືກຈັດຢູ່ໃນ OnWorks ເພື່ອໃຫ້ດໍາເນີນການອອນໄລນ໌ດ້ວຍວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດຈາກຫນຶ່ງໃນລະບົບປະຕິບັດງານຟຣີຂອງພວກເຮົາ.
