DeepSeek R1 1776 簡介
DeepSeek R1 1776 是 DeepSeek（一個專注於大語言模型的人工智慧研究團隊）發佈的一款 開源 7B（70 億）參數級別的 MoE（Mixture of Experts，專家混合）大語言模型。完整名稱應為 DeepSeek R1 1776B，其中 1776B 代表該模型的 總參數規模達到 1.776 兆（1.776T），但由於採用了 MoE 架構，每次推理時僅啟動部分參數，實際運算成本與 7B 規模模型 相當。
DeepSeek R1 1776 的主要特點
- MoE（專家混合）架構：
- 採用 Mixture of Experts (MoE) 技術，即“專家混合”機制，模型雖然擁有 1.776 兆參數，但每次推理時只啟動部分專家，使其效能與 7B 模型 相近，兼顧計算效率與強大能力。
- 開源模型：
- DeepSeek R1 1776 是 完全開源 的，開發者可以自由下載、微調與部署，降低了使用大型 AI 模型的門檻。
- 多語言支持（特別是中文與英文）：
- 由於 DeepSeek 在中文語言處理上有較強的優勢，這款模型可能在中文語境下的表現特別突出，同時也具備良好的英文理解能力。
- 推理效能優化：
- MoE 架構允許模型在每次推理時只啟動部分專家，這使得 計算成本遠低於全參數模型，但仍可保持強大的語言理解與生成能力。
Perplexity AI 如何利用 DeepSeek R1 1776？
Perplexity AI 是一款基於 AI 的智慧搜尋引擎與問答系統，整合多個大語言模型來提供高效回答與搜尋增強功能。近期，Perplexity AI 宣布整合 DeepSeek R1 1776，主要用於以下方面：
- 提升中文與英文問答能力：
- Perplexity AI 主要依賴 LLM（如 GPT-4、Claude、Mistral 以及 DeepSeek）來生成回覆。由於 DeepSeek R1 1776 可能在 中文處理 方面表現優秀，這將有助於增強 Perplexity AI 在中文用戶群體中的競爭力。
- 改進搜尋相關性與準確性：
- DeepSeek R1 1776 可能被應用於 Perplexity AI 的搜尋增強生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation），讓 AI 在回答問題時能更準確地結合搜尋結果，提高資訊的準確度與可靠性。
- 降低推理成本，提高運算效率：
- 由於 DeepSeek R1 1776 採用了 MoE 結構，推理時的計算資源消耗較低，使 Perplexity AI 能夠在保持高效能的同時降低計算成本，提高整體運行效率。
- 多模型協作，動態選擇最佳 AI：
- Perplexity AI 並不依賴單一模型，而是根據不同的使用場景，結合 GPT-4、Claude、Mistral、DeepSeek R1 1776 等多個 LLM，動態選擇最適合的模型來回答問題，確保最佳的回覆效果。
結論
DeepSeek R1 1776 是一款基於 MoE 架構的 7B 級別開源大語言模型，擁有高達 1.776 兆總參數，但每次推理僅啟動部分專家，使其計算成本較低且效能強大。
Perplexity AI 整合了 DeepSeek R1 1776，主要用於提升中文與英文的問答能力、改進搜尋準確度、降低 AI 運算成本，並與其他 LLM（如 GPT-4、Claude、Mistral）協作，提供更智慧的 AI 搜尋體驗。
