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DeepSeek R1 Distill Llama 8B 是一种基于 Llama-3.1-8B-Instruct 的蒸馏大语言模型，通过使用 DeepSeek R1 的输出进行训练而得。

DeepSeek R1 Distill Llama 70B是基于Llama3.3 70B的大型语言模型，该模型利用DeepSeek R1输出的微调，实现了与大型前沿模型相当的竞争性能。

Claude 3.5 Haiku efficiently processes and categorizes information, making it effective for rapid data extraction and automated labeling tasks.

Anthropic's most intelligent model with toggleable extended thinking

Vue3中文版rule，欢迎使用

基于 Qwen 2.5 14B 的蒸馏大语言模型，通过使用 DeepSeek R1 的输出进行训练而得。该模型在多个基准测试中超越了 OpenAI 的 o1-mini，取得了密集模型（dense models）的最新技术领先成果（state-of-the-art）。该模型通过从 DeepSeek R1 的输出中进行微调，展现了与更大规模的前沿模型相当的竞争性能。

基于 Qwen 2.5 32B 的蒸馏大语言模型，通过使用 DeepSeek R1 的输出进行训练而得。该模型在多个基准测试中超越了 OpenAI 的 o1-mini，取得了密集模型（dense models）的最新技术领先成果（state-of-the-art）。

Qwen 系列的推理模型，与传统的指令调优模型相比，QwQ 具备思考和推理能力，能够在下游任务中实现显著增强的性能，尤其是在解决困难问题方面。QwQ-32B 是中型推理模型，能够在与最先进的推理模型（如 DeepSeek-R1、o1-mini）的对比中取得有竞争力的性能。

DeepSeek R1是DeepSeek团队发布的最新开源模型，具备非常强悍的推理性能，尤其在数学、编程和推理任务上达到了与OpenAI的o1模型相当的水平。

DeepSeek-V3在推理速度方面实现了比之前模型的重大突破。在开源模型中排名第一，并可与全球最先进的闭源模型相媲美。DeepSeek-V3 采用了多头潜在注意力 （MLA） 和 DeepSeekMoE 架构，这些架构在 DeepSeek-V2 中得到了全面验证。此外，DeepSeek-V3 开创了一种用于负载均衡的辅助无损策略，并设定了多标记预测训练目标以获得更强的性能。

DeepSeek-V3 在推理速度方面实现了比之前模型的重大突破。在开源模型中排名第一，并可与全球最先进的闭源模型相媲美。DeepSeek-V3 采用了多头潜在注意力 （MLA） 和 DeepSeekMoE 架构，这些架构在 DeepSeek-V2 中得到了全面验证。此外，DeepSeek-V3 开创了一种用于负载均衡的辅助无损策略，并设定了多标记预测训练目标以获得更强的性能。

DeepSeek团队发布的最新开源模型，具备非常强悍的推理性能，尤其在数学、编程和推理任务上达到了与OpenAI的o1模型相当的水平。

深度求索（DeepSeek）团队旗舰级对话模型系列的最新版本，采用混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）架构，参数量达685B参数。

Meta 开发的混合专家（MoE）语言模型，从 1090 亿总参数中动态激活 170 亿参数，支持文本和图像的多模态输入，并能以 12 种语言输出文本和代码。该模型专为智能助手交互和视觉推理设计，每次推理调用 16 个专家模块，具备 1000 万 token 的超长上下文窗口，训练数据规模达 40 万亿 token。

Meta 基于混合专家（MoE）架构开发的高性能多模态语言模型，每次推理动态激活 170 亿参数（总参数量达 4000 亿），集成 128 个专家模块。该模型支持 12 种语言的文本/图像输入及文本/代码输出，专为视觉-语言任务优化，通过指令微调实现类助手交互、图像推理和通用多模态应用。

中文版vue3-rule，欢迎使用

you have to provide deekseek apikey

Tzfile library for Chrono framework document.

Timezone library for Chrono framework document.

Chrono time framework document.

Tauri framework document.

Tokio framework documents for Rust.

SVG: Scalable Vector Graphics - MDN Web Docs