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deepseek对国产ai影响

1、DeepSeek对国产AI产生了深远的影响，主要体现在提升开源模型竞争力、推动开源社区发展、加剧市场竞争、促使技术革新与优化、改变市场格局以及推动行业发展等多个方面。DeepSeek V3的发布提升了开源模型的竞争力。

2、是的，DeepSeek技术受到了国家支持。DeepSeek技术已被纳入国家支持项目，这标志着国产人工智能技术发展迈入新阶段。通过国家政策的引导和支持，DeepSeek技术将为国内AI领域注入新的活力，促进技术创新与应用落地，这体现了国家对人工智能技术发展的高度重视和长远规划。

3、综上所述，DeepSeek对A股后市的影响主要体现在推动AI硬件加速发展、为国产芯片产业带来新机遇以及提升AI应用端的市场预期等方面。这些影响有望为A股市场注入新的活力，推动相关产业的持续创新和发展。

deepseek开源打碎了谁的饭碗

1、DeepSeek开源deepseek开源ai，确实在AI界引发了一场不小deepseek开源ai的“地震”，至于说打碎了谁的饭碗，咱们得细细道来deepseek开源ai！首先，那些原本依赖高昂成本构建自家AI模型的小公司，可能得重新考虑战略了。DeepSeek的开源，意味着更低的技术门槛和成本，让这些小公司瞬间失去了“独家秘籍”的优势。

2、微信接入DeepSeek后，百度被认为是最大输家。微信接入DeepSeek-R1模型后，这一举措被看作是超级流量入口与顶尖开源模型的结合。这将在短期内提升搜索智能化水平，并可能加速行业洗牌。

3、当DeepSeek开始教人买房，中介的饭碗可能会受到一定影响，但中介行业并不会完全消失。DeepSeek这类AI工具在房地产领域的应用，确实可能改变购房者的行为模式。它们能提供大量的数据分析和市场预测，帮助购房者更精准地找到心仪的房源，甚至在某些方面比传统中介更具优势。

4、因此，虽然deepseek等AI工具的兴起可能会对房产中介行业带来一定影响，但在可见的未来，房产中介的饭碗还是能够“端得住”的。他们提供的专业服务、经验和个性化咨询，仍然是AI无法完全取代的。

5、然而，英伟达也从中看到了机遇。DeepSeek的开源策略和技术创新为英伟达提供了合作与优化的可能。英伟达可以通过与DeepSeek等开源模型的深度协同，巩固开发者粘性，拓展市场份额。同时，DeepSeek的冲击也促使英伟达优化产品结构，比如开发推理专用芯片以提升能效比，并强化数据中心、云服务等软硬件整合能力。

deepseek开源了什么

DeepSeek在2025年开源周开源了多项技术，包括FlashMLA、DualPipe、EPLB、3FS和Smallpond。FlashMLA：于2月24日开源，是针对Hopper GPU优化的高效MLA解码内核，支持变长序列处理。它通过优化MLA解码和分页KV缓存，提高LLM推理效率，尤其在H100 / H800高端GPU上性能出色。

DeepSeek底层使用了基于Transformer框架的开源模型。DeepSeek作为一个开源大模型，它的技术实现融合了前沿的大模型架构与自主创新。在模型的底层，它采用了Transformer框架，这是一种在自然语言处理领域广泛使用的深度学习模型架构。

DeepSeek可以进行三维建模。DeepSeek结合其他工具如即梦和TriPo，能够创建出逼真的3D模型。此外，DeepSeek还开源了全新的“文生3D”算法DreamCraft3D，该算法可以从一句话生成高质量的三维模型，进一步体现了DeepSeek在三维建模方面的能力。因此，对于问题“DeepSeek可以三维建模吗”，答案是肯定的。

开源，即开放源代码，是指软件或项目的源代码可以被公众自由获取、使用、修改和分发。在开源项目中，开发者通常会通过公共平台（如GitHub、GitLab等）发布项目的源代码，并允许其他开发者基于这些源代码进行二次开发或贡献代码。DeepSeek的开源状态 DeepSeek作为一个软件项目，已经遵循了开源的原则。

以下哪个选项是国产开源大语言模型

DeepSeek和InternVL3均为国产开源大语言模型。DeepSeek：是来自中国的初创公司，于2024年底发布新一代大语言模型V3并宣布开源，该模型在多项评测中表现优于主流开源模型，且有显著成本优势。

北京智源人工智能研究院（BAAI）发布了一个全新国产开源大语言模型Aquila，该模型基于大量中英文数据集训练，完全开源且具备商用潜力。这是目前第三个免费商用的国产大模型，与清华大学NLP小组发布的CPM-Bee及复旦大学的MOSS齐名。

大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域展现出强大能力，涵盖翻译、问答、文本摘要等任务。架构特点基于Transformer，通过自注意力机制捕捉长距离依赖，实现并行计算，显著提升处理速度。参数规模巨大，从数十亿到数千亿不等，如GPT-3拥有约1750亿个参数。

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