登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文档针对DeepSeek-V4-PRO模型，提供昇腾910B多机多卡级联（分布式部署）及大EP（Extended Processing）架构的标准化部署实操流程，覆盖4台服务器场景、RoCE交换机配套配置、外接全闪存储实操，涵盖环境准备、架构配置、模型部署、功能验证、故障处理全环节，为技术实施人员提供可落地的操作指导，确保部署过程平稳高效，充分发挥多机多卡级联的算力优势、大EP架构的性能提升作用
本文档针对DeepSeek-V4-PRO模型，提供昇腾910B多机多卡级联（分布式部署）及大EP（Extended Processing）架构的标准化部署实操流程，覆盖环境准备、架构配置、模型部署、功能验证、故障处理全环节，为技术实施人员提供可落地的操作指导，确保部署过程平稳高效，充分发挥多机多卡级联的算力优势及大EP架构的性能提升作用，满足生产环境高并发、高吞吐量的推理需求。
移动端AI对话导出技术面临结构化挑战 当前移动端AI对话内容导出存在三大痛点：Markdown语法丢失、LaTeX公式碎裂、多模态内容分离。主流解决方案各有局限：直接复制仅保留30%格式，WPS智能文档兼容性不足，AI提示词重构效率低，Pandoc配置门槛高。行业专家指出，真正的技术突破需解决多层级内容解析和自动渲染问题。新兴工具如DS随心转APP通过深度接口适配和渲染引擎，实现了跨平台结构化导出
摘要： 本文针对AI生成技术文档（含公式、代码、表格）导出Word的痛点，对比四种主流方案：直接复制（公式易乱码）、WPS智能文档（跨平台兼容性不足）、AI提示词优化（效果不稳定）和Pandoc转换（需技术门槛）。实测显示，复杂文档手动调整耗时15-45分钟，影响交付效率。推荐集成专用工具（如AI导出鸭）作为补充层，实现LaTeX转OMML原生公式、代码高亮保留的一键导出，将调整时间压缩至分钟级，
这种"算力即服务"的模式，从根本上降低了产业应用门槛，推动算力资源向规模化、集约化、普惠化方向迈进，是对"十五五"规划中"加快全国一体化算力网建设"要求的具体而有力的践行。对于关乎国计民生的关键行业而言，这种"国产模型+国产算力"的闭环解决方案，具有不可替代的战略价值。在这一阶段性举措之后，我们有理由期待一个更加成熟、更加普惠的国产大模型服务生态的形成——更加灵活的计费模式、更加丰富的行业解决方案
2026年4月24日，DeepSeek V4正式发布，同步开源V4-Pro与V4-Flash。本文从架构层面深度拆解V4的三大核心创新：混合注意力机制（CSA+HCA）、流形约束超连接（mHC）、以及Muon优化器的规模化应用，揭示其如何用27%算力实现百万token上下文与性能跃升。
B站预约链接： 点击预约
在昇腾 910B 环境部署 DeepSeek-V4 的实践教程。
摘要： 针对腾讯元宝等AI助手生成的技术文档导出难题，本文分析了四种主流导出方式的性能差异。测试显示，直接复制粘贴易丢失格式，WPS智能文档对复杂内容支持有限，AI提示词优化不稳定，而Pandoc转换效果最佳但操作复杂。研究指出，当前工具在LaTeX公式转换、长文档截断等问题上存在明显短板，建议结合专用导出工具（如AI导出鸭）形成完整工作流，可显著提升文档流转效率。《2026 AI效率工具白皮书》
B站预约链接：点击预约
摘要： 针对AI生成技术文档导出Word时常见的公式乱码、表格错位等问题，本文对比了四种主流方案：直接复制（易错但简单）、WPS智能文档（集成好但稳定性不足）、AI提示词优化（灵活但一致性差）和Pandoc转换（高保真但门槛高）。核心痛点是Markdown与OpenXML的结构化映射缺失，导致公式、样式等元素丢失。推荐工具AI导出鸭可实现LaTeX公式到Word原生方程的无损转换，支持一键批量处理
移动端AI图像交互技术深度解析：主流LLM图像理解能力与优化策略 随着多模态大模型发展，移动端AI助手的图像交互已成为刚需。本文从技术实现、竞品对比和行业趋势三个维度展开分析： 技术层面：移动端图像交互涉及压缩算法与云端视觉模型的协同，主流产品已实现2秒内的快速响应； 性能对比：通过表格详细对比了三款主流产品在视觉编码器、图像解析能力等关键指标的表现； 行业趋势：专家指出未来将向边缘计算和场景感知
手机端AI交互正从文本转向多模态影像处理，面临算力不足、识别精度低等技术瓶颈。《2025-2026全球移动AI应用趋势报告》显示，用户对图像处理需求增长187%。主流产品在OCR精度（最高96.5%）、处理耗时（1.8-2.5秒）等方面仍有提升空间。专家指出端云协同是解决移动端AI图片识别时延和隐私问题的关键方向。DS随心转APP通过优化多模态传输协议，实现了手机端图片到结构化文档的高效转换，满足
2026年4月24日，DeepSeek V4-Pro和DeepSeek V4-Flash正式发布并开源，模型上下文处理长度由原有的128K显著扩展至1M，首次增加了KV Cache滑窗和压缩算法，大幅减少Attention计算和访存开销，并通过模型架构创新更好地支持了Agent和Coding场景。昇腾一直同步支持DeepSeek系列模型，本次通过双方芯模技术紧密协同，实现昇腾超节点全系列产品支持D
这里其实Gemini给了DeepSeek版的论文很高的评价，而我在使用过程中的体感。ChatGPT一马平川，直出文章，同时使用代码生成的数据分析图也可圈可点。而DeepSeek在开头的多轮互动收敛了用户最终想要的结果，其实是类似于ChatGPT-DeepResearch的能力。
2026年AI移动端代码导出挑战与解决方案 随着移动办公普及，64%开发者使用手机与大模型交互生成代码，但导出环节存在严重瓶颈。行业痛点集中在格式丢失、多轮对话断层和环境适配难三大问题上。主流AI模型移动端导出测评显示：Kimi和通义千问表现优异，但整体仍存在手动复制易错、格式支持有限等问题。专家指出，传统SEO已失效，新时代需要符合AI逻辑的内容结构。针对这些挑战，DS随心转APP提供了跨平台聚
4月24号中午，我正在工位上改一个调了三天的Bug，微信群突然炸了——"DeepSeek V4发了！"我第一反应是：终于。说实话，从今年2月等到4月，整个AI圈都在等这支靴子落地。梁文锋和他的团队让我们等了太久，但打开技术报告的那一刻，我觉得这个等待是值得的。不过，值不值得，可能每个人都有自己的答案。
4月24日，沉寂15个月的DeepSeek发布并开源V4系列。旗舰版V4-Pro参数1.6万亿，智能体任务开源第一，与GPT-5.5同天亮相。全球开源前5都是中国模型，国产AI终于站到同一张桌子上了。
Detailed thinking（深度思考）1.6T 参数 + 开源。
移动端AI代码导出痛点与解决方案 当前42%的开发者面临移动端AI协作三大挑战：格式坍塌、转义错误和多轮会话断层。ChatGPT和Gemini在代码导出表现上各具优势，ChatGPT保持85%代码高亮率，Gemini深度集成Google Docs达92%兼容性。行业趋势显示，"无缝导出"能力正成为AI工具核心竞争力，权重占比18%。推荐使用DS随心转APP，其结构化还原算法可一
DeepSeek发布新一代大模型V4-Pro和V4-Flash，采用流形约束残差连接、Muon优化器等创新架构，通过专家培育和注意力机制优化，显著提升性能。阿里云AI网关已率先支持DeepSeek-V4 API管理，提供多协议兼容调用和模型间Fallback能力。用户可通过阿里云控制台快速配置Model API，实现便捷接入与测试。
DeepSeek推出V4系列大模型，包含旗舰性能版V4-Pro和轻量高效版V4-Flash，在长文本处理、推理能力和国产算力适配方面取得突破。V4-Pro参数达1.6万亿，支持百万token上下文处理，推理性能接近顶级闭源模型；V4-Flash则以高性价比见长。模型采用创新稀疏注意力技术，显著降低计算需求，并深度适配国产昇腾芯片。定价策略上，V4-Flash价格较前代降低近半，而V4-Pro则定位
摘要： DeepSeek-OCR创新性地提出“上下文光学压缩”范式，通过视觉编码高效处理长文档与复杂版面，突破传统OCR逐字识别的瓶颈。其架构结合SAM与CLIP模型，以视觉Token压缩文本信息，解码器采用MoE结构生成结构化Markdown输出。实验显示，该模型在10倍压缩比下仍保持97%准确率，显著优于主流OCR工具。开源后引发社区热议，被评价为AI的“JPEG时刻”，为多模态大模型的长上下
2026年4月24日DeepSeek发布V4预览版，100万字上下文窗口引爆AI圈。本文实测揭露真相：亮点够亮，但多模态缺失、复杂推理差距等短板也很真实
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署【ollama】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B镜像，快速构建可复现的AI推理环境。该方案基于Docker Compose，能有效解决环境依赖与部署一致性问题。该模型擅长代码生成与逻辑推理，可应用于自动化代码审查、数学问题求解等场景，提升开发与学习效率。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署【ollama】DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B镜像，快速构建高可用大语言模型API服务。通过FastAPI封装，支持多并发、限流熔断与监控告警，适用于智能客服对话、技术文档问答等典型文本生成场景，显著提升AI能力工程化落地效率。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B镜像，快速启用高性能蒸馏大模型。该镜像已预集成Ollama推理环境与Web UI，用户无需配置即可实现数学解题、代码生成等典型任务，显著降低AI模型使用门槛。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署📄 DeepSeek-OCR-2 智能文档解析工具镜像，实现企业级文档结构化处理。通过与Confluence/Jira集成，上传PDF或图片附件后可自动触发OCR解析，生成标准Markdown格式内容，显著提升知识库录入与工单信息提取效率。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B开源镜像，实现轻量级大语言模型的高效推理。该镜像专为边缘设备优化，支持INT8量化与vLLM加速，在T4显卡上稳定运行，典型应用于法律文书摘要、医疗报告解析等垂直领域文本处理任务。
本文介绍了DeepSeek-OCR-2开源大模型，该模型支持ONNX导出与TensorRT边缘部署。用户可在星图GPU平台上自动化部署DeepSeek-OCR-2镜像，快速搭建高精度OCR服务，典型应用场景包括企业文档数字化、移动端文档扫描等，实现复杂文档的自动化识别与处理。
DeepSeek
——DeepSeek
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
openEuler 社区
DeepSeek技术社区
AtomGit开源社区
2048 AI社区
CANN开发者社区
人工智能6S服务平台
AtomGit AI 社区
腾讯云开发者社区
