今天，DeepSeek 在继 FlashMLA 之后，推出了第二个 OpenSourceWeek 开源项目——DeepEP。 作为首个专为 MoE（Mixture-of-Experts）训练与推理设计的开源 EP 通信库，DeepEP 在 EP（Expert Parallelism）领域迈出了重要一步，旨在为 MoE 模型提供低时延、高带宽、高吞吐的卡间和节点间通信能力。 根据测试结果，DeepEP 在节点内部的多卡通信中表现接近带宽上限，同时节点间通信效率也显著提升。 什么是EP？ 在深入了解 DeepEP 之前，我们需要先理解什么是 EP。 EP 是一种专为 MoE 设计的分布式计算方法。而 MoE 是一种基于 Transformer 的模型架构，采用稀疏策略，使其相比传统的密集模型在训练时更加轻量化。 在这种 MoE 神经网络架构中，
https://www.jiqizhixin.com/articles/2025-02-25?from=synced&keyword=ppio
https://mp.weixin.qq.com/s/kKa8sERJceAY8_k2u0F45A
作为国内首批支持 DeepSeek 全模型（V3 满血版/R1 满血版/R1蒸馏模型等）商业化 API 服务平台，PPIO派欧云不仅帮助开发者和客户在性能上告别 “卡顿”，更是真正做到满血版 DeepSeek-R1 的第三方平台。 根据 SuperCLUE 最新发布的 DeepSeek-R1 网页端稳定性测评报告显示，PPIO派欧云是唯一一个在准确率上达到了100%的 DeepSeek-R1 第三方平台，也就是说 PPIO派欧云 DeepSeek API 能为客户和开发者提供稳定的高准确率支持。 为什么只有PPIO派欧云是100%的准确率? 原因很简单，因为在推理部署时，很多三方平台会通过一些优化手段造成原版 DeepSeek-R1 模型效果的损失，比如低精度量化，把官方提供的FP8精度参数量化为int8（或者更低精度时）造成精度损失。 而 PPIO派欧云直接接入的全参数真满血版本 DeepSeek-R1 ，没做任何有损优化，API 服务不仅运行稳定，体验流畅，在准确率上更是能保证 100%
天下风云出我辈，自从 Deepseek 上线后，AI 领域的应用“英雄”不断涌现。然而，尽管修为再高，也难免会有内力不足的时刻。 此时，PPIO派欧云——作为 API 领域的“强力丹药”，已帮助多位 AI 领域内的英雄在修炼过程中增强内力、提升修为。 此次，各路英雄齐聚光明顶，PPIO 的 API 已支持在以下第三方平台使用，涵盖以下多个平台： Cherry Studio Cherry Studio 作为一款集多模型对话、知识库管理、AI绘画、翻译等功能于一体的全能AI助手平台，PPIO的高性能 API 通过企业级算力保障，支持 DeepSeek-R1/V3 实现高速响应和 99.9 %服务可用性，带给您流畅无阻的体验。 PPIO API x
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1月28日，PPIO 派欧云首发上线DeepSeek V3，一周内，全量上线 DeepSeek 全系列模型（V3 满血版/R1 满血版/R1 蒸馏模型等），成为首批支持 DeepSeek 全模型商业化API的服务平台，性能直逼官方天花板，告别 “卡顿” 和高昂成本，助力开发者高效开发！ 现查看模型列表页即可一键调用，凭借卓越的性能与性价比，上线以来已有超千家开发团队接入！ 01 核心优势？稳到发指！ 稳定性经得起亿级流量考验 支持春节10倍暴增流量，DeepSeek-V3/R1 服务可用性99.9%，无 TPM 限制，从容应对流量洪峰。 DeepSeek R1 Uptime - 99.99% DeepSeek V3 Uptime - 99.98%
过去30天，AI界见证了一场震撼的技术风暴！DeepSeek连续祭出三大杀器——V3、R1、Janus-Pro横空出世，以破竹之势刷新行业认知！这场技术革命的热浪不仅点燃了全球开发者的热情，更印证了"顶尖创新总会引发追随者仰望"的真理！ 01 PPIO派欧云全面拥抱DeepSeek宇宙 作为一站式AIGC云服务平台，PPIO派欧算力云致力于为开发者提供低成本、高可靠、好服务的开发模式。开发者只需一行代码即可轻松调用 API，体验前沿 AI 技术。 我们已为你一键解锁： ✅ 颠覆性开源模型 DeepSeek-V3 ✅ 推理新标杆 DeepSeek-R1 ✅ 蒸馏模型 DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 且模型价格与官方价保持一致！ 👉 查看模型列表 👉 查看文档，一键部署 同时我们的工程师团队正在昼夜兼程，即将为你带来更多 DeepSeek-R1 蒸馏模型： 1. DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B 2. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 3. DeepSeek-R1-Distill
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继 DeepSeek V3上线引起热议后，深度求索团队在 1 月 20 日又放大招了——DeepSeek R1。自发布以来，它迅速成为全球科技界的“顶流”，同时 DeepSeek 的应用软件在中美 App Store 登顶，引发了广泛的关注和讨论。 模型特点 学术领域一骑绝尘 在权威的AIME2024测试中，DeepSeek R1取得了高达79.8%的优异成绩，一举超越了OpenAI的o1-1217。在MATH-500测试里，更是以97.3%的傲人成绩拔得头筹，充分证明了其在学术研究方面的强大实力。 编程能力出类拔萃 在Codeforces竞赛平台上，DeepSeek R1的Elo评级达到了2029，超越了96.3%的人类参赛者。不管是复杂算法的编写，还是程序漏洞的排查与修复，它都能迅速给出高质量的解决方案，是编程人员的得力助手。 深度思考能力 具备深度思考模式，在给出答案的同时，还会展示详细的思维链过程，让用户能够清晰地了解AI的思考逻辑。 轻松接入
近日，由甲子光年智库发布的《中国 AI 算力行业发展报告》重磅亮相，迅速引发业界高度关注。这份报告聚焦 AI 产业的核心引擎-算力，以其独特的视角、深入的行业洞察力，为中国 AI 算力行业描绘了一幅全景式发展蓝图。 报告不仅梳理了行业发展的脉络，还全面剖析了当前算力资源供需失衡的现实挑战及未来发展趋势，为行业指明了突破方向。 报告参考了 PPIO派欧云在 2023 年提出的趋势洞察：预计 2025 年之前，智算主要集中在训练侧，支持高参数大模型的开发与迭代。 但随着技术的进步和推理成本的持续下降，大模型创新应用的爆发将推动智算需求逐步向推理侧转移。 2024 中国 AI 算力领域服务商图谱 在此次报告发布的《2024 中国 AI 算力领域服务商图谱》中，PPIO派欧云作为行业领先的分布式 AI 智算云服务商，成功入选“智算服务平台”和“云服务”两大领域，充分展现了其在技术创新和服务能力方面的卓越表现。 PPIO派欧云凭借前沿的分布式计算、云原生、
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12月26日，深度求索团队上线 DeepSeek-V3 首个版本并同步开源。 相比 V2.5，新版本采用了多头潜在注意力等创新架构，基于14.8T token 训练，参数规模达 6710 亿（激活 370 亿），生成速度提升至 60TPS，在数学、代码和中文任务等多项基准测试中表现更优，且开源支持更丰富。 01 模型特点 架构革新：融入长思维链推理，实用性能升级 将长思维链（CoT）模型的推理能力融入标准 LLM 架构，整合 R1 验证和反射模式，大幅提升推理性能，能更精准高效地剖析复杂问题、得出结论，而输出样式和长度也有所控制，根据场景需求灵活调整。 深耕算法代码，在 Codeforce 平台优势尽显 在算法类代码场景，特别是 Codeforce 平台，DeepSeek-V3
近日，“万千流变，一如既往” 甲子引力年终盛典在北京中关村国家自主创新示范区展示交易中心举办，在本次大会的「高光·颁奖礼」环节，「 2024 中国科技产业引领榜」和「 2024 中国科技产业创新人物榜」结果正式揭晓。 PPIO派欧云此次荣幸地与阿里云、百度、腾讯云、京东零售、联想集团、西门子、科大讯飞等 15 家企业共同入选该榜单，展现出 PPIO派欧云在人工智能领域与众不同的商业价值及技术能力。 PPIO派欧云 •「 2024 中国科技产业引领榜」 「 2024 中国科技产业引领榜」是甲子光年根据企业的商业力、技术创新力，以及行业影响力与甲子光年的评价等多维度来进行考量，在该榜单的企业不仅要求具有行业内部技术的竞争力，还需要具备对技术进行革新和创新的能力。 除此之外，企业本身的商业价值和影响也是必备的因素之一，这一榜单主要以“引领”二字作为评选核心，旨在评选出在科技产业中内的行业翘楚，为其他企业树立行业信心和指引方向。 PPIO派欧云 CEO 姚欣 •「 2024 中国科技产业创新人物榜」 PPIO派欧云 CEO 姚欣成功入选此次年终盛典发布的另一榜单，
近日，“万千流变，一如既往” 2024 甲子引力年终盛典在北京中关村国家自主创新示范区展示中心举办。 70 多位科技行业重要嘉宾带来了关于人工智能、机器人、科学智能、新质生产力等领域的最新分享和深刻洞见，其中大量内容为行业首发。 现场，PPIO派欧云联合创始人兼CEO，姚欣为观众带来了主题为《PPIO派欧云实践与洞察：从算力过剩到推理制胜》的分享。 姚欣认为如今大模型虽点燃智算中心建设，但也面临使用率较低的问题，同时需求侧从 2023 年上半年的大模型创业训练热到后来热度降温，算力结构发生转变。 当前 AI 应用需求正在发生变迁，大模型正从 To VC 泡沫炒作阶段走向 To B 落地阶段，未来可能走向 To C 阶段，当前制约在于 AI 推理成本，成本降低后将迎来应用爆发。企业可以进行推理成本优化，包括硬件降本（如硬件梯次利用）、算力调度（按需求波峰波谷配置资源）和推理加速。 同时姚欣预计，2025 -