摘要： Anthropic推出的Claude大模型具备多模态理解、代码执行等能力，但限制中国用户访问。通过Poe平台可稳定使用Claude系列模型，包括高性能的Claude-Opus、中等的Claude-Sonnet和轻量级的Claude-Haiku。用户注册Poe后，可选择模型并通过网页或API调用，需替换生成的API密钥。平台支持订阅积分和客户端下载，便于国内用户使用。

1.摘要HunyuanVideo是一个全新的开源视频基础模型，其视频生成性能堪比领先的闭源模型，甚至超越它们。我们采用了多项模型学习的关键技术，通过有效的模型架构和数据集扩展策略，我们成功训练了一个拥有超过130亿个参数的视频生成模型，使其成为所有开源模型中规模最大的模型。部署环境为：linux服务器，GPU大小为64G。2. 安装。

训练成本低，但效果卓越。DeepSeek V3的参数量为671B，每个token激活 37B，支持上下文长度为128k。训练语料由14.8T高质量且多样化的token组成， 在2048个H800上训练了2.788M H800 GPU小时，耗时57天（2.788*1000000/2048/24=56.78天），用了558万美元。其所用的GPU训练资源仅为Llama 3.1 405B的差不多1/14，

是DeepSeek推出的数学推理大模型，使用DeepSeek-Coder-v1.5-7B进行初始化，并继续对来自 Common Crawl 的数学相关tokens以及 500B 个tokens的自然语言和代码数据进行预训练。7B在不依赖外部工具包和投票技术的情况下，在竞赛级MATH基准上取得了令人印象深刻的51.7%的成绩，接近和GPT-4的性能水平。使用500B。

这是一系列先进的大型混合专家(MoE)视觉语言模型，比其前身DeepSeek-VL有了显著改进。DeepSeek-VL2在各种任务中都表现出卓越的能力，包括但不限于视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解和视觉基础。我们的模型系列由三个变体组成：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和，他们之间的主要区别在于基础LLM。基于DeepSeekMoE-3B 构建（

1. 摘要（发音为 "n-eight-n"）是一个开源的图形化低代码工作流自动化工具，允许用户通过可视化界面连接不同的应用程序和服务，实现自动化任务。在linux服务器上，用docker安装n8n工作流自动化工具，用ollama私有化部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B。If you prefer to disable this security feature，set

Ollama是一个基于 Go 语言的本地大语言模型运行框架，类 docker 产品（支持 list,pull,push,run 等命令），ollama将类似于镜像的大模型从中央仓库拉取到本地，可以把ollama看作，把ai大模型看作是镜像。DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司。推出国产大模型DeepSeek-V3和DeepSeek-R1。总参数量为671B，激活37B。优

1. 摘要（发音为 "n-eight-n"）是一个开源的图形化低代码工作流自动化工具，允许用户通过可视化界面连接不同的应用程序和服务，实现自动化任务。在linux服务器上，用docker安装n8n工作流自动化工具，用ollama私有化部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B。If you prefer to disable this security feature，set

1. 摘要（发音为 "n-eight-n"）是一个开源的图形化低代码工作流自动化工具，允许用户通过可视化界面连接不同的应用程序和服务，实现自动化任务。在linux服务器上，用docker安装n8n工作流自动化工具，用ollama私有化部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B。If you prefer to disable this security feature，set

是伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架，旨在极大地提升实时场景下的语言模型服务的吞吐与内存使用效率。也正是因为如此，DeepSeek R1价格非常便宜，每100万个输出tokens 2.19美元，而 OpenAI o1 则需要60美元，DeepSeek R1便宜 96.4%，性能却不相上下，完全就是逆风翻盘。推出国产大模型DeepSeek-V3和DeepSeek-R1。由于硬件的限