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QwQ 系列推理模型在 AI 界久负盛名。 2025 年 3 月 6 日凌晨，阿里巴巴正式发布并开源了其中极具潜力的 QwQ-32B 模型。与传统的指令调优模型相比，QwQ 具备卓越的思考和推理能力，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表现突出。 Ⅰ. 模型简介：中型推理的实力担当 QwQ-32B 是一款 320 亿参数的中型推理模型，在与最先进的推理模型，如 DeepSeek-R1、o1-mini 的对比中，也能展现出极具竞争力的性能。 该模型在一系列评估数学、编码和结构化推理的基准上进行了测试。 在 AIME24 数学测试、LiveCodeBench 编码测试中，QwQ-32B 均紧追 DeepSeek - R1 。在 IFEval 测试、LiveBench、BFCL 通用技能评估方面，QwQ-32B 分别以
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作为国内最早上线 DeepSeek 全模型的 API 供应商之一，PPIO派欧云致力于为AI开发者和企业提供低成本、稳定可靠、接入简单的大模型 API 和 GPU 算力服务。 目前我们又推出了高性能版 Deepseek-r1-turbo，Deepseek-v3-turbo 模型，重新定义推理性能边界！ Ⅰ. 模型性能解读 * Turbo 系列模型依旧保持全参数满血版，无性能损失。 * 吞吐速度达到 30+TPS，相较于 2 月版本增长 3 倍，满足高并发场景需求。Max output 由 8k 增加至 16k，支持更长文本生成。 * 依旧保持 99.9% 高服务可用性，为企业级用户保驾护航。 Ⅱ. AI 低成本赋能 PPIO派欧云与 Deepseek 官方模型保持基础定价一致，但为助力 AI 技术普惠化，
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DeepSeek MoE架构采用跨节点专家并行（EP）架构，在提升推理系统性能方面展现出巨大潜力。这一架构在发展进程中也面临诸多挑战，其未来究竟是会成为行业的主流方向，还是仅适用于特定场景，成为特定领域的最优解，引发了广泛的讨论。 PPIO派欧云作为专注于分布式推理的AI infra公司，致力于探索前沿推理加速技术。PD分离（prefill-decode分离）作为一种新兴的推理范式，是我们近期重要的研究方向之一，其对EP架构的发展产生了深远影响。 一、EP 架构的技术优势与潜力 （一）提升系统吞吐能力 EP 架构通过增大 batch size，充分挖掘 GPU 矩阵乘法的并行计算潜力，显著提升系统的吞吐能力。在深度学习模型的推理阶段，较大的 batch size 能够让 GPU 在单位时间内处理更多数据。 以图像识别模型为例，当 batch size 增大时，GPU 可以同时对更多张图片进行特征提取与分类运算，大大加快了推理速度。这种机制充分利用了 GPU 的并行计算资源，使模型在数据处理效率上得到质的提升，
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开源周内传来新消息，DeepSeek 正式发布了 DeepGEMM 开源库。 这是一个专为稠密和 MoE 模型设计的FP8 GEMM计算库，特别为 DeepSeek - V3/R1等MoE FP8量化模型的训练和推理提供了强有力的支持。 DeepGEMM 针对英伟达 Hopper 架构 GPU (如H100，H200，H800）进行了深度优化。 主要特点是代码简洁（核心部分仅300行左右）但性能出色，在各种矩阵形状下都能够媲美甚至超越专家调优的库。 作为一家专注于提供高性能 AI 计算服务的云平台，PPIO派欧云已经部署了大量 MoE FP8 量化模型（例如 DeepSeek FP8 版本）。 为了更好地利用 DeepGEMM 技术，提升这类模型的推理效率，PPIO 第一时间对 DeepGEMM 的性能进行了全面测试。 在了解具体测试数据之前，我们先来熟悉一些相关的基础概念。 什么是
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
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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
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