【日积月累】 本文对 DeepSeek V2 和 Coder V2 进行了深度对比分析。DeepSeek V2 是一款多功能的通用语言模型，不仅在自然语言处理方面表现出色，还具备强大的代码生成能力。它通过优化训练方法和硬件配置，实现了显著的成本降低和性能提升。Coder V2 则是专为编码任务设计的模型，支持多达 338 种编程语言，并在代码补全、调试等方面表现出色。两者均基于 DeepSeek 的专家混合（MoE）架构，但 Coder V2 更专注于代码相关任务。DeepSeek V2 的推出不仅提升了人工智能模型的性能和可及性，还为开发者和企业用户提供了更高效、经济的解决方案，进一步推动了人工智能行业的竞争与创新。

【日积月累】 DeepSeek V2 作为一款专为中文优化的语言模型，通过其强大的语言生成和理解能力，为中文应用场景提供了高效的支持。本文将深入解析 DeepSeek V2 的技术架构、优化策略以及在中文语言模型中的应用实践。

【日积月累】 DeepSeek R1 作为一款高性能的开源语言模型，不仅提供了强大的语言生成能力，还通过优化大幅降低了计算成本。对于希望在本地或自托管环境中运行 LLM 的用户来说，DeepSeek R1 的本地化部署和知识库搭建成为了一个极具吸引力的选择。本文将详细介绍如何在本地环境中部署 DeepSeek R1 模型，并构建个人知识库，以实现高效的知识管理和智能问答。

【AI驱动】 深度求索昨晚宣布开源他们第二代 MoE 模型 DeepSeek-V2，支持 128K 上下文窗口，在主流的大模型能力测试集上都有不俗的表现，特别是知识、数学、推理、编程方面能力处于前列，而且成本直接低出一个数量级，到底表现怎么样，本着务实的...