百度千帆 API产品11

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Llama-2-7B是由Meta AI研发并开源的、基于优化的Transformer架构、在2T tokens开源数据上训练的7B参数语言模型。

DeepSeek-R1-Distill 模型是在开源模型的基础上通过微调训练得到的，训练过程中使用了由DeepSeek-R1生成的样本数据。

DeepSeek-R1-Distill 模型是在开源模型的基础上通过微调训练得到的，训练过程中使用了由DeepSeek-R1生成的样本数据。

DeepSeek-R1-Distill 模型是在开源模型的基础上通过微调训练得到的，训练过程中使用了由DeepSeek-R1生成的样本数据。

DeepSeek-R1-Distill 模型是在开源模型的基础上通过微调训练得到的，训练过程中使用了由DeepSeek-R1生成的样本数据。

DeepSeek-R1-Distill 模型是在开源模型的基础上通过微调训练得到的，训练过程中使用了由DeepSeek-R1生成的样本数据。

DeepSeek-R1-Distill 模型是在开源模型的基础上通过微调训练得到的，训练过程中使用了由DeepSeek-R1生成的样本数据。

由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司自研，在数学、代码、自然语言推理等任务上性能表现优异。

DeepSeek-V3，这是一个强大的混合专家（MoE）语言模型，总参数量为671B，采用了创新注意力机制（MLA）和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3开创了一种无辅助损失的负载均衡策略，并设置了多token预测训练目标以获得更强的性能。DeepSeek-V3在14.8万亿个多样且高质量的token上进行预训练，随后通过监督微调和强化学习阶段来充分发挥其能力。