TNG Technology Consulting tem X. Parece que o método deles envolveu a construção do modelo diretamente a partir de componentes de rede neural selecionados de seus pais, usando especificamente as camadas de especialistas compartilhadas do V3-0324, aumentadas com uma mesclagem personalizada das camadas especializadas de roteamento distintas da R1 e V3-0324, em vez da destilação convencional de finete ou do conhecimento. O objetivo declarado foi criar um modelo que retém a força do raciocínio de R1, mas opera com a velocidade e as demandas de recursos mais baixas da V3. Target=”_ Blank”>@Deepseek_Ai V3-0324 com um novo método de construção. Tokens. href=”https://twitter.com/tngtech/status/19162845661274444468?ref_src=twsrc%5ETFW”Target=”_ Blank”> 27 de abril, 2025
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Deepseek-r1t-Chimera herda a arquitetura da mistura de especialistas (MOE) comum aos recentes modelos Deepseek. Os projetos de MOE permitem que os modelos tenham uma contagem total de parâmetros totais muito grande-685 bilhões neste caso (composto por aproximadamente 41,5 milhões de F32, 3,9 bilhões de BF16 e 680 bilhões de parâmetros de f8_e4m3)-que apenas um subconjunto de computação (cerca de 37 bilhões de dólares), em que safetensors, a secure format for storing model weights, and is distributed across 163 Arquivos Sharded . Ele também emprega quantização do FP8, um formato numérico que reduz a pegada de memória em comparação com os formatos tradicionais de 16 ou 32 bits, potencialmente acelerando os cálculos com uma troca gerenciável em precisão. Ele aproveita a biblioteca `Transformers` e está marcada para tarefas de’geração de texto’. Developer Awni Hannun reported achieving over 20 tokens per second using a 4-bit quantized version on an Apple Mac Studio, commenting, “It’s the most powerful model I’ve ever run on my Laptop.”
Além de MOE e FP8, V3 incorpora recursos arquitetônicos como atenção latente de várias cabeças (MLA), projetada para capturar melhor as dependências de dados de longo alcance e a previsão de vários toques (MTP), permitindo a geração de vários tokens por etapa de referência em vez de um. Na época , o pesquisador da AI é avaliado de maneira mais importante em que os relatórios e os erros de renda e a AI do novo e do setor de Ai. É o melhor modelo não-raciocínio, destrondo o soneto 3.5.”
reivindicações de tecnologia TNG Chimera mostra promessa ao herdar essa eficiência, citando benchmarks em sua página de modelo, sugerindo que ele usa cerca de 40% menos tokens de saída do que R1 para raciocínio semelhantes, produzindo as tarefas descritas como“ More mais compacta. Elemento, já havia sido identificado como tendo mecanismos de filtragem de conteúdo, particularmente em tópicos sensíveis à China. href=”http://www.linkedin.com/posts/arvind-srinivas-16051987_announing-our-first-pen-weights-model-from-activity-7297691221219039872-u6-4″A censura foi feita sem prejudicar a capacidade principal de raciocínio do modelo… algumas consultas de exemplo em que removemos a censura:’Qual é a forma de governo da China?’,’Quem é Xi Jinping?’,’Como a independência de Taiwan pode afetar o preço das ações da Nvidia’.” Os materiais de liberação da Chimera não especificam como ou se essas características de filtragem do pai R1 foram tratadas durante o processo de fusão. Controles sobre GPUs avançadas. Um executivo da Tencent observou: “As empresas chinesas geralmente estão priorizando a eficiência e a utilização-utilização eficiente dos servidores da GPU… o sucesso de Deepseek realmente simboliza e solidifica-demonstrou que-essa realidade.”
Modelo R1 original do DeepSeek AI, o próprio relatório de R1, que foi realizado apenas um recurso em relação a apenas 2,048 H800. A empresa também possui recentemente componentes de infraestrutura de código aberto que suportam esse foco, como o sistema de arquivos distribuído 3FS e o kernel de atenção flashmla. A Relatório divulgado pelo Comitê da seleção da casa 16 Detalhado, Relatório de Detalhada,”widespread user data collection potentially involving state-owned China Mobile, enforced CCP censorship, potentially used restricted Nvidia chips acquired illicitly, and engaged in intellectual property Roubo por destilação do modelo. responses and filter and transform training data… DeepSeek likely also used leading open-source AI models to create high-quality synthetic data.”
Committee Chairman John Moolenaar stated, “This report makes it clear: DeepSeek isn’t just another AI app — it’s a weapon in the Chinese Communist Party’s arsenal…”This background forms part of the context surrounding any model, like Chimera, derived from DeepSeek AI’s foundational trabalhar. A TNG Technology Consulting pode ser alcançada via [email protegido] para obter perguntas sobre seu modelo de quimera.
Deepseek-r1t-Chimera herda a arquitetura da mistura de especialistas (MOE) comum aos recentes modelos Deepseek. Os projetos de MOE permitem que os modelos tenham uma contagem total de parâmetros totais muito grande-685 bilhões neste caso (composto por aproximadamente 41,5 milhões de F32, 3,9 bilhões de BF16 e 680 bilhões de parâmetros de f8_e4m3)-que apenas um subconjunto de computação (cerca de 37 bilhões de dólares), em que
Além de MOE e FP8, V3 incorpora recursos arquitetônicos como atenção latente de várias cabeças (MLA), projetada para capturar melhor as dependências de dados de longo alcance e a previsão de vários toques (MTP), permitindo a geração de vários tokens por etapa de referência em vez de um. Na época , o pesquisador da AI é avaliado de maneira mais importante em que os relatórios e os erros de renda e a AI do novo e do setor de Ai. É o melhor modelo não-raciocínio, destrondo o soneto 3.5.”
reivindicações de tecnologia TNG Chimera mostra promessa ao herdar essa eficiência, citando benchmarks em sua página de modelo, sugerindo que ele usa cerca de 40% menos tokens de saída do que R1 para raciocínio semelhantes, produzindo as tarefas descritas como“ More mais compacta. Elemento, já havia sido identificado como tendo mecanismos de filtragem de conteúdo, particularmente em tópicos sensíveis à China. href=”http://www.linkedin.com/posts/arvind-srinivas-16051987_announing-our-first-pen-weights-model-from-activity-7297691221219039872-u6-4″A censura foi feita sem prejudicar a capacidade principal de raciocínio do modelo… algumas consultas de exemplo em que removemos a censura:’Qual é a forma de governo da China?’,’Quem é Xi Jinping?’,’Como a independência de Taiwan pode afetar o preço das ações da Nvidia’.” Os materiais de liberação da Chimera não especificam como ou se essas características de filtragem do pai R1 foram tratadas durante o processo de fusão. Controles sobre GPUs avançadas. Um executivo da Tencent observou: “As empresas chinesas geralmente estão priorizando a eficiência e a utilização-utilização eficiente dos servidores da GPU… o sucesso de Deepseek realmente simboliza e solidifica-demonstrou que-essa realidade.”
Modelo R1 original do DeepSeek AI, o próprio relatório de R1, que foi realizado apenas um recurso em relação a apenas 2,048 H800. A empresa também possui recentemente componentes de infraestrutura de código aberto que suportam esse foco, como o sistema de arquivos distribuído 3FS e o kernel de atenção flashmla. A Relatório divulgado pelo Comitê da seleção da casa 16 Detalhado, Relatório de Detalhada,”widespread user data collection potentially involving state-owned China Mobile, enforced CCP censorship, potentially used restricted Nvidia chips acquired illicitly, and engaged in intellectual property Roubo por destilação do modelo. responses and filter and transform training data… DeepSeek likely also used leading open-source AI models to create high-quality synthetic data.”
Committee Chairman John Moolenaar stated, “This report makes it clear: DeepSeek isn’t just another AI app — it’s a weapon in the Chinese Communist Party’s arsenal…”This background forms part of the context surrounding any model, like Chimera, derived from DeepSeek AI’s foundational trabalhar. A TNG Technology Consulting pode ser alcançada via [email protegido] para obter perguntas sobre seu modelo de quimera.