This is the Windows app named DeepSeek LLM whose latest release can be downloaded as DeepSeek-LLMsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named DeepSeek LLM with OnWorks for free.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start een OS OnWorks online emulator vanaf deze website, maar een betere Windows online emulator.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Windows-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie en installeer deze.
- 7. Download Wine van de softwarebronnen voor Linux-distributies. Eenmaal geïnstalleerd, kunt u vervolgens dubbelklikken op de app om ze met Wine uit te voeren. Je kunt ook PlayOnLinux proberen, een mooie interface via Wine waarmee je populaire Windows-programma's en -games kunt installeren.
Wine is een manier om Windows-software op Linux uit te voeren, maar zonder dat Windows vereist is. Wine is een open-source Windows-compatibiliteitslaag die Windows-programma's rechtstreeks op elke Linux-desktop kan uitvoeren. In wezen probeert Wine genoeg van Windows opnieuw te implementeren, zodat het al die Windows-applicaties kan draaien zonder Windows echt nodig te hebben.
SCREENSHOTS
Ad
Diepe zoek LLM
PRODUCTBESCHRIJVING
The DeepSeek-LLM repository hosts the code, model files, evaluations, and documentation for DeepSeek’s LLM series (notably the 67B Chat variant). Its tagline is “Let there be answers.” The repo includes an “evaluation” folder (with results like math benchmark scores) and code artifacts (e.g. pre-commit config) that support model development and deployment. According to the evaluation files, DeepSeek LLM 67B Chat achieves strong performance on math benchmarks under both chain-of-thought (CoT) and tool-assisted reasoning modes. The model is trained from scratch, reportedly on a vast multilingual + code + reasoning dataset, and competes with other open or open-weight models. The architecture mirrors established decoder-only transformer families: pre-norm structure, rotational embeddings (RoPE), grouped query attention (GQA), and mixing in languages and tasks. It supports both “Base” (foundation model) and “Chat” (instruction / conversation tuned) variants.
Kenmerken
- DeepSeek LLM 67B Chat with evaluated benchmark results (math, reasoning, etc)
- Support both chain-of-thought and tool-integrated reasoning modes
- Common transformer architecture components: pre-norm, RoPE embeddings, GQA
- Model variants: Base version and Chat / instruction-tuned version
- Evaluation metrics, benchmark comparisons (GSM8K, MATH, MGSM-zh, etc) included
- Configuration, code, and infrastructure files (e.g. .pre-commit-config.yaml) to support development and deployment
Categorieën
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/deepseek-llm.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
