DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B é um modelo de linguagem de código aberto eficiente para inferência, adequado para diversas tarefas de processamento de linguagem natural.

Produto ComumProgramaçãoProcessamento de Linguagem NaturalAprendizado por Reforço

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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B é um modelo de linguagem de código aberto desenvolvido pela equipe DeepSeek, baseado no Qwen2.5 e otimizado por destilação. Através do aprendizado por reforço em larga escala e técnicas de destilação de dados, o modelo melhora significativamente a capacidade e o desempenho de inferência, mantendo um tamanho compacto. Apresenta excelente desempenho em vários testes de referência, especialmente em tarefas de matemática, geração de código e raciocínio. O modelo permite uso comercial e permite modificações e desenvolvimento de trabalhos derivados, sendo adequado para instituições de pesquisa e empresas que desenvolvem aplicativos de processamento de linguagem natural de alto desempenho.

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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

25633376

Taxa de Rejeição

44.05%

Média de Páginas por Visita

5.8

Duração Média da Visita

00:04:53

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B Tendência de Visitas

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B Distribuição Geográfica das Visitas

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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B Situação do Tráfego Mais Recente

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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B Fontes de Tráfego

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B Alternativas

mwp_ReFT — Framework de ajuste fino de modelos baseado em aprendizado por reforço profundo

d1 — Utilizando aprendizado por reforço para melhorar a capacidade de raciocínio de modelos de linguagem grandes difusivos.

Search-R1 — Uma estrutura de aprendizado por reforço eficiente, usada para treinar modelos de linguagem que realizam raciocínio e chamam mecanismos de busca.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B é um modelo de linguagem de código aberto eficiente para inferência, adequado para diversas tarefas de processamento de linguagem natural.

RL4VLM — Ajusta modelos de linguagem visual grandes por meio de aprendizado por reforço para atuar como agentes de tomada de decisão.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B é um modelo de linguagem de código aberto em larga escala, com desempenho aprimorado por meio de aprendizado por reforço.

DiffusionRL — Aprendizado por Reforço em Larga Escala para Modelos de Difusão

JaxMARL — JaxMARL – Biblioteca de Aprendizado por Reforço Multiagente

HunyuanDiT Destilação Acelerada — Versão acelerada por destilação de modelo de geração de imagens de alto desempenho

Tabela de Modelos — Lista detalhada e informações sobre modelos de linguagem de grande porte

Destilação Automática por Difusão — Uma técnica de destilação automática baseada em modelos de difusão para geração personalizada de imagens em zero-shot.

Modelos de Incorporação OpenAI — Novos modelos de incorporação com desempenho superior e preço reduzido.

modelos-de-linguagem-grandes-autoadaptativos — Uma estrutura de modelo de linguagem grande que se adapta em tempo real a tarefas desconhecidas.

Detecção de Compatibilidade de Modelos DeepSeek — Detecta se o dispositivo pode executar modelos DeepSeek de diferentes escalas, fornecendo uma previsão de compatibilidade.

Amostragem de Destilação de Pontuação — Método de amostragem de destilação de pontuação baseado em modelos de difusão de imagens.

R1-V — Melhora a capacidade de generalização de modelos de linguagem visual reforçados de baixo custo, por menos de 3 dólares.

DIAMOND — Agente de aprendizado por reforço treinado em um modelo de mundo de difusão.

Light-R1-14B-DS — Um modelo matemático de código aberto com 14 bilhões de parâmetros, treinado por meio de aprendizado por reforço, com desempenho excepcional.

VLM-R1 — O VLM-R1 é um modelo de linguagem visual reforçado estável e versátil, focado em tarefas de compreensão visual.

agibot_x1_train — Robô humanoide modular para treinamento de aprendizado por reforço

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B é um modelo de geração de texto de alto desempenho, adequado para diversas tarefas de raciocínio e geração.

Verificação de Visão — Estudar as relações entre strings em modelos de linguagem, verificando o mundo visual.

Eureka — Algoritmo de design de recompensas de nível humano, implementado por meio de modelos de linguagem grandes.

Unitree RL GYM — Plataforma de robôs Unitree para aprendizado por reforço

PRIME-RL — O PRIME aprimora o aprendizado por reforço online por meio de recompensas implícitas, melhorando a capacidade de raciocínio de modelos de linguagem.

Plataforma Aberta de Grandes Modelos de Linguagem ZeroOne — Plataforma aberta que fornece acesso a grandes modelos de linguagem da série Yi de alta qualidade por meio de APIs.

SERL — SERL é um kit de software de aprendizado por reforço de robôs eficiente.

EurusPRM-Estágio1 — EurusPRM-Estágio1 é um modelo de aprendizado por reforço baseado em recompensas implícitas de processo, projetado para melhorar a capacidade de raciocínio de modelos generativos.

RLVR-GSM-MATH-IF-Mixed-Constraints — Conjunto de dados de problemas matemáticos para validação de aprendizado por reforço

LLaMA Pro — Modelo de processamento de linguagem natural

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d1 — Utilizando aprendizado por reforço para melhorar a capacidade de raciocínio de modelos de linguagem grandes difusivos.

Search-R1 — Uma estrutura de aprendizado por reforço eficiente, usada para treinar modelos de linguagem que realizam raciocínio e chamam mecanismos de busca.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B é um modelo de linguagem de código aberto eficiente para inferência, adequado para diversas tarefas de processamento de linguagem natural.

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Tülu 3 405B — Tülu 3 405B é um modelo de linguagem de código aberto em larga escala, com desempenho aprimorado por meio de aprendizado por reforço.

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HunyuanDiT Destilação Acelerada — Versão acelerada por destilação de modelo de geração de imagens de alto desempenho

Tabela de Modelos — Lista detalhada e informações sobre modelos de linguagem de grande porte

Destilação Automática por Difusão — Uma técnica de destilação automática baseada em modelos de difusão para geração personalizada de imagens em zero-shot.

Modelos de Incorporação OpenAI — Novos modelos de incorporação com desempenho superior e preço reduzido.

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