Đây là ứng dụng Windows có tên DeepSeek-V3, phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng v1.0.0sourcecode.tar.gz. Ứng dụng có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên DeepSeek-V3 với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH:
DeepSeek-V3
SỰ MIÊU TẢ:
DeepSeek-V3 là một mô hình ngôn ngữ Hỗn hợp Chuyên gia (MoE) mạnh mẽ do DeepSeek phát triển, bao gồm tổng cộng 671 tỷ tham số, với 37 tỷ tham số được kích hoạt cho mỗi mã thông báo. Mô hình này sử dụng Kiến trúc Chú ý Tiềm ẩn Đa đầu (MLA) và DeepSeekMoE để nâng cao hiệu suất tính toán. Mô hình này giới thiệu chiến lược cân bằng tải không mất dữ liệu phụ trợ và mục tiêu huấn luyện dự đoán đa mã thông báo để tăng cường hiệu suất. Được huấn luyện trên 14.8 nghìn tỷ mã thông báo đa dạng, chất lượng cao, DeepSeek-V3 đã trải qua quá trình tinh chỉnh có giám sát và học tăng cường để phát huy hết khả năng của nó. Các đánh giá cho thấy mô hình này vượt trội hơn các mô hình nguồn mở khác và ngang bằng với các mô hình nguồn đóng hàng đầu, đạt được điều này với thời gian huấn luyện là 55 ngày trên 2,048 GPU Nvidia H800, chi phí khoảng 5.58 triệu đô la.
Tính năng
- 671 tỷ tham số với 37 tỷ tham số được kích hoạt cho mỗi mã thông báo, đảm bảo mô hình hóa ngôn ngữ mạnh mẽ.
- Kiến trúc chú ý tiềm ẩn đa đầu (MLA) và DeepSeekMoE cho khả năng tính toán hiệu quả.
- Chiến lược cân bằng tải không mất dữ liệu bổ trợ để nâng cao hiệu suất mà không gây thêm mất mát.
- Mục tiêu đào tạo dự đoán nhiều mã thông báo để cải thiện khả năng dự đoán.
- Được đào tạo trước trên 14.8 nghìn tỷ mã thông báo khác nhau, đảm bảo khả năng hiểu ngôn ngữ toàn diện.
- Giám sát tinh chỉnh và học tăng cường để khai thác tối đa tiềm năng của mô hình.
- Vượt trội hơn các mô hình nguồn mở khác, tương đương với các mô hình nguồn đóng hàng đầu.
- Khóa đào tạo tiết kiệm chi phí, hoàn thành trong 55 ngày bằng cách sử dụng 2,048 GPU Nvidia H800 với chi phí khoảng 5.58 triệu đô la.
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/deepseek-v3.mirror/. Ứng dụng này được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến dễ dàng nhất từ một trong những Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.