PPIO派欧云接入DeepSeek全模型,价格仅OpenAI o1 1/20,注册即送5000万tokens!

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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-Qwen-32B


02 创业者专属大礼包

PPIO派欧云致力于大幅降低 AI 基础设施的使用成本和门槛,将前沿技术的力量带给每一位创新者。

01 初创企业扶持计划

立即申请我们的【初创企业扶持计划】,最高可享¥10万额度补贴,还可申请DeepSeek专属折扣福利这不是简单的扶持,而是给创新者的火箭推进器!

02 开发者专属彩蛋

为了能让广大开发者无缝体验 DeepSeek,我们为每人准备了价值1亿 DeepSeek-V3 tokens 的代金券,获取活动细则。

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PPIO发布Agent Runtime:让Agent部署像Serverless一样简单

PPIO发布Agent Runtime:让Agent部署像Serverless一样简单

近期,PPIO 发布了基于 Sandbox(沙箱)自研的新产品:Agent Runtime,一个轻量级的 Agent 运行时框架。 Agent Runtime 是为了顺应 Agent 的专属需求而推出,其定位与 AWS AgentCore Runtime 类似。AgentCore 是 AWS 在 2025 年推出的专为 Agent 设计的基础设施平台,AgentCore Runtime 则是其中一个子产品,是基于 Firecracker 微虚拟机的 Serverless 运行时环境,旨在解决 Agent 低成本、高效率的部署问题。 PPIO Agent Runtime 通过简单易用的 SDK 与强大的沙箱运行环境来简化 Agent 的部署过程。用户无需关心基础设施配置、

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当Agent计算规模扩大100倍,我们需要什么样的Agentic Infra?

当Agent计算规模扩大100倍,我们需要什么样的Agentic Infra?

近期,PPIO Sandbox(沙箱)发布了一个重要功能:沙箱克隆。 沙箱克隆旨在助力提高 Agent 的并行计算能力,也就是经典的“Scale up”规模扩展问题。 今年最流行的 Agent 产品是 Deep Research,它可以看作对单个研究问题持续追踪、推演、迭代直到形成洞察的长链路串行推理过程。 那么,如果将 Deep Research 的能力 Scale up 一百倍会发生什么?像 Manus 这样的 Agent 正在解决这类挑战,并将这种并行计算架构的 Agent 称之为 Wide Research。 从 Agent 的串行计算到并行计算,离不开“沙箱克隆”这一核心技术的助力,这是 PPIO 在 Agentic Infra

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PPIO上线Kimi K2 Thinking,兼容Anthropic协议

PPIO上线Kimi K2 Thinking,兼容Anthropic协议

今天,PPIO 上线 Kimi K2 Thinking,这是 Kimi 最新、功能最强大的开源思考模型。 Kimi K2 Thinking 基于 Kimi K2 后训练而来的混合专家模型(MoE),总参数达 1T,激活参数 32B,上下文长度 256K。该模型支持深度思考、Function Call、结构化输出、json_schema、json_object 等功能。 现在,你可以到 PPIO 官网在线体现 Kimi K2 Thinking,也可以将 PPIO 的模型 API 部署到 AI 应用中。 PPIO 在线体验地址: https:

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PPIO独家上新GPU实例模板,一键部署Kimi-Linear

PPIO独家上新GPU实例模板,一键部署Kimi-Linear

昨晚,月之暗面发布了混合线性注意力架构新模型 Kimi-Linear,旨在解决大语言模型在长上下文推理中的计算瓶颈。 Kimi-Linear 的核心亮点: * Kimi Delta Attention(KDA),一种通过细粒度门控机制改进门控规则的线性注意力架构。 * 混合架构:采用 3:1 的 KDA 与全局 MLA 比例,在保持甚至超越全注意力质量的同时降低内存占用。 * 卓越性能:在 1.4T Token 的训练规模下,经公平对比,KDA 在长文本与类强化学习基准等多项任务上均优于全注意力。 * 高吞吐:在 1M 上下文中实现最高 6 倍的解码吞吐量,显著缩短单输出 Token 耗时(TPOT)。 今天,PPIO 独家上新 GPU 实例模板,可一键部署 Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct 的专属模型。 PPIO 算力市场的

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