أطلقت DeepSeek نموذجها الجديد DeepSeek V4-1 Flash. إنه نموذج Mixture-of-Experts (MoE) متعدد الوسائط يتميز بهيكل أساسي يحتوي على 552 مليار معلمة.
- يدعم النموذج سياقات تصل إلى مليون رمز.
- يستخدم بنية Mixture-of-Experts متعددة الوسائط مع 552B معلمة.
media
r/LocalLLaMA
·
منذ 5 ساعة
·
open_models
DeepSeek تطلق V4-1 Flash، نموذج MoE بـ 552 مليار معلمة مع سياق مكون من مليون رمز
مُترجم من English → العربية
مقالات ذات صلة
media
r/LocalLLaMA
·
منذ 10 يوم
·
6 مشاهدات
DeepSeek تطلق DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp على Hugging Face
قامت DeepSeek بنشر نقطة فحص النموذج DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp على Hugging Face. المستودع متاح الآن للوصول العام.
media
Interconnects
·
منذ 39 يوم
·
29 مشاهدة
Thinking Machines تطلق Inkling، وTencent تحدث Hy3 برخصة Apache 2.0
يبرز أحدث ملخص لنتائج النماذج المفتوحة الإصدارات المهمة من Thinking Machines وTencent، بالإضافة إلى التحديثات من Poolside وDeepSeek.
media
AI News (smol.ai)
·
منذ 55 يوم
·
24 مشاهدة
مختبر الآلات المفكرة يُطلق نموذج Inkling الأساسي ذو الأوزان المفتوحة
أطلق مختبر الآلات المفكرة (Thinking Machines Lab) Inkling، أول عائلة نماذج أساسية ذات أوزان مفتوحة مُطلقة بالكامل. وُضع Inkling كنموذج أساسي متعدد الوسائط قابل للتخصيص بدلاً من كونه نموذجاً رائداً يهدف إلى تحقيق أعلى النتائج في الاختبارات المرجعية، ويدعم مدخلات النصوص والصور والصوت مع تعددية وسائط أصلية.
media
MarkTechPost
·
الآن
مباشر
ديب سيك تطلق DeepSeek-V4.1-Flash بسياق من 1 مليون وتخزين مؤقت KV بدقة FP4
أعلنت ديب سيك أيه آي عن إطلاق DeepSeek-V4.1-Flash، وهو نموذج مختلط الخبراء متعدد الوسائط يتميز بنافذة سياق تتكون من مليون رمز وتخزين مؤقت KV بدقة FP4 يقلل من حجم التخزين المؤكي العالمي إلى 890 بايت لكل رمز. يعتمد النموذج على بنية مشفر-مفكك سببية وCompressed Sparse Attention 2 (CSA2) لخفض متطلبات الذاكرة بشكل كبير مع الحفاظ على الأداء.
media
r/LocalLLaMA
·
منذ 5 ساعة
·
3 مشاهدات
ديب سيك تطلق V4.1 فلاش، نموذج MoE بحجم 552B بتكلفة أقل وسرعة أعلى
أطلقت ديب سيك رسميًا نموذج DeepSeek V4.1 Flash، وهو أصغر عضو في سلسلة معماريتها الجديدة التي تتميز بالفهم البصري متعدد الوسائط الأصلي. مبني على تصميم Causal-Encoder-Decoder، فهو نموذج Mixture of Experts (MoE) بـ 552B معامل، ينشط فقط 8B معامل من جانب الإدخال و16B من جانب الإخراج.