完成，从而解决 R1-Zero 可读性差、 多种 语言混合问题 本次开源同时发布了 6 个基于 DeepSeek-R1 蒸馏的更小稠密模 型 （ Qwen/LLaMa 1.5B 7B 14B 32B 70B ） DeepSeek-R1 以 DeepSeek-V3 Base （ 671B ）为基础模型， 使 用 GRPO 算法作为 RL 框架来提升 Reasoning 性能 Huawei 兼顾成本与性能的蒸馏 / 微调方 案 • 便捷的部署、敏捷业务上线 DeepSeek-V3-671B DeepSeek-R1-671B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B （蒸馏后较原模型能力提升 10%+ ） BERT-Large Transformer ● 2 工程创新 新一轮百模千态 DeepSeek R1 - √ DeepSeek Janus-Pro-1B/7B √ √ DeepSeek R1-Distill-Llama-70B - √ DeepSeek R1-Distill-Qwen-32B - √ DeepSeek R1-Distill-Llama-8B DeepSeek R1-Distill-Qwen-1.5B/7B/14B √ √ 配套版本上线昇腾社区： https://www

，通过图形化界面即 可轻松配置和使用 https://chatboxai.app/zh#downl oad DeepSeek 模型。 DeepSee k DeepSeek-R1 - Ditill-Qwen-32B DeepSeek-R1 - Ditill-Ollama-7B DeepSeek-R1 - Ditill-Qwen-14B DeepSeek-R1 - Distill-Ollama-7B R1 蒸馏模型。 • 云原生构建：登录腾讯云 ，云原生构建相关服务 ，一键体验 DeepSeek ，无需等待下载 ，支持 1.5b/7b/8b/14b/32b 多款模型。 • TI 平台：登录腾讯云 TI 平台 ，提供专属算力、多种尺寸模型、 0 代码模型部署等功能。 • HAI ：登录腾讯云 HAI 控制台 ，新建 DeepSeek - R1 DeepSeek 模型的搜索功能。 腾讯云 API 调用 开发者首选， DeepSeek 部署简单、直观、高效！ HAI 提供 GPU 算力和 o llama 环境 ，支持 1.5B, 7B, 8B, 32B 等多个 DeepSeek-R1 蒸馏模 型。 企业级首选 ， DeepSeek 部署稳定、 安全、 易用！ 腾讯云智能全栈 AI 服务上架 DeepSeek 系列模 型 创建应用 华为云

...................................................................................................32 2.2.3 英特尔® Geti™ 平台 ............................................................................. 512 GB 英特尔® 至强® CPU Max 9460 处理器 40 2.2 2.7 3.5 97.5 350 2S 4800 128 GB 英特尔® 至强® CPU Max 9462 处理器 32 2.7 3.1 3.5 75 350 2S 4800 128 GB 22 02 英特尔 ® 技术方案 1. 有关工作负载和配置的信息，请访问：intel.com/performanc 条，可以支持重要的 I/O 附加组件，包括加 速器、网络适配器、存储控制器和存储。 • 多达 64 条 Compute Express Link (CXL) 2.0 通道，每 条通道的数据传输速率高达 32 GT/s，支持 CXL 功能， 包括内存扩展和共享（包括 Type 3 设备）。 数据 • 英特尔® 数据保护与压缩加速技术（Intel® QuickAssist Technology，英特尔®

) ■ 1000 张 H800(2.5 亿 ):1 .5*107 秒 (174 天 ) 算力 ( 每秒 ) 显存 运力 生态 政策风险 成本 华为 910B 320T=3.2*101 4 32GB 240 GB/s 较好 无 12 万 英伟达 H800 1000T=1015 80GB 900 GB/s 好 有 25 万 人工智能计算平台成本估计 算力 存力 运力 ■

智慧教育：促进智慧学习 31 智慧教 学 的 智慧教学是教师在智慧教学环境下，利用各种先进 信息化技术和丰富的教学资源开展的教学活动。 特征 高效 开放 多元 互通 深度交互 32 常规 ( 课堂 ) 智慧教学过程 智慧学习 智慧学习是在智慧环境中开展的完全以学习者为中心的学习活动。 基本特征 培养技能 认知 创造 内省 交际 个性化 高效率 沉浸性 持续性

CoT 模型。 ➢ Long2short RL：在标准 RL 训练后，使用长度惩罚对模型进行微调，进一步提高短文本 CoT 模型的效率。 技术对比讨论：Kimi K1.5 Moonshot 32 技术对比讨论：Kimi K1.5 vs. DeepSeek-R1 Comparison Kimi K1.5 Main Result DS-R1 Main Result ➢ 二者都关注RL的方法带来的提升，MCTS 个问题）可以显著提升推理性能，尤其是在数学任务中， 展现了 Long-COT 调优即便在数据量较少的情况下依然具有强大的推理能力。 ➢ 更大规模和专业化模型提升性能：更大规模的模型（如 14B、32B）以及经过专业预训练的模型（如数学预训练和上下文 长度扩展）在 Long-COT 训练中表现更佳，优于较小规模的模型（如 7B）在保持正确推理路径和处理复杂任务的能力。 ➢ 任务与语言之间的正迁移：Long-COT

系列大模型正在对接学校统一身份认证平台 ，近期将面向全校师生开放试用 同时 ， 将根据学校各学科具体需求与硬件条件 ， 以具体化、 针对性、 私有化、 学科专用或实验室专用的方式将进一 步 将 70B 、 32B 、 14B 、 8B 、 7B 等不同版本的 DeepSeek-R1 大模型部署到学科内部 ，并接入本地知识库（如 学术资源、 课程资源、 实验数据等） ， 后期学校将根据具体需求及资源占用情况提供差异化服务