将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等，用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质：以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet  平衡性能：在模型大小和 性能之间取得平衡，适合 中等规模任务。  多模态支持：支持文本和 图像处理，扩展应用场景。  可解释性：注重模型输出 的可解释性和透明性。 DeepSeek R1  高效推理：专注于低延迟和 Sonnet 负责图表逻辑优化 数据采集 数据预处理 数据分析 可视化呈现 新思路：DeepSeek R1的数据应用 中 文 数 据 处 理 优 势 创 意 写 作 生 成 能 力 数 据 读 取 分 析 能 力 低 成 本 高 性 能 优 势 编 程 代 码 生 成 能 力 • 智 能 中 文 古 籍 修 复 与 注 释 ： 利用 DeepSeek R1强大的中文理解能力，自动识 新思路：Open AI o3mini的数据应用 推 理 响 应 速 度 快 写 作 情 感 表 达 能 力 格 式 化 输 出 能 力 数 据 分 析 效 率 高 数 据 可 视 化 优 势 • 实时数据流处理与决策：利用o3mini在物 联网和工业自动化领域，快速处理来自传感器 和设备的实时数据，进行即时分析和决策，减 少停机时间，提高生产效率。 • 高频交易数据分析：利用o3mini快速处理

系列凭借灵活的多尺寸选项，强大的多语言支持以及友好的模型授权功能， 赢得了社区开发者的高度评价。DeepSeek 通过引入多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）技术，在性能和成本上实现了革命性突破，开创高性价比的 AI 新纪元。 智谱的 CogVideoX 系列文生视频模型，成为全球首批开源的文生视频模型之一，不仅在 技术方面让中国视频生成模型列入领先梯队，强化了中国模型在全球范围的竞争力，也为国际开 组织给予减轻或免承担法律责任；《生成式人工智能服务管理暂行办法》 则明确了人工智能技 术的使用和合规要求，促进了开源模型在合规框架下良性发展。 变革 端上模型的兴起与隐私保护 随着小型模型的性能逐步增强，更多高级 AI 正转向在个人设备上运行。这一趋势不仅显著 降低了云端推理成本，还提升了用户隐私控制。 中国 AI 社区在这一领域也做了重要贡献，推出了如 Qwen2-1.5B、MiniCPM 尽管存在电池续航和内存占用过大等挑战， 端上模型代表了 AI 技术隐私保护和成本优化的未来方向。中国在这一领域的探索，为行业提供 了宝贵经验。 推理扩展法则的潜力释放 通过推理扩展法则，模型性能可通过延长“思考时间”而进一步优化。这一技术模拟了人类 “深思熟虑”的过程，显著提升了模型在逻辑推理和复杂任务中的表现。 中国开源社区在逻辑推理领域推出了许多创新项目，包括阿里巴巴国际的 Macro-o1、通义

应发行版ISV厂商，将软件向 更多行业及场景渗透 规划开源软件迭代方向，包 括但不限于软件特性增加、 现有功能增强、Bug修补， 并提出相应的合格指标 一方面积极对社区开发者的回 复给予反馈，另一方面发掘优 秀的灵感，增强创新能力 对开发者提交的代码进行评 审，确保代码的可读性和可 维护性，及时做出缺陷反馈 提出企业开源项目，确定是 否开源、开源时间、企业内 是否具有开源应用场景以及 可预期开源收益 自主研究及绘制。 L0级：基础开源OS L1级：基于上游的开源OS L2级：基于L1的商业版OS L3级：L1/L2二开 原创自研的操作系 统，通常将底层技 术进行开源 基于L0级开源OS深度优 化和定制，补充自主开发 的先进技术、企业级功能 服务，实行再开源 商业公司针对L1级别的操作系统 进行商业版优化发行，可选择性 的开源，也可额外发行L3的开源 版本 在L1基础上做场景 化发行；或经过L2 www.iresearch.com.cn 操作系统开源价值 开源的人才吸引力契合操作系统本身性能提升与生态适配的需求 操作系统的性能提升需要大量人力：从操作系统本身而言，其作为大型软件，庞杂的代码量需要相应规模的人分工合作才能共同完 成设计。加之国内的操作系统起步较晚，需要更多的人才不断迭代整体性能水平。 操作系统生态适配需要大量人力：操作系统需要对软硬件生态适配、兼容，才能更好的发挥其资源管理者的作用。这种适配是双向

的关键组件；发明了
Transformer-XL，是历史上第⼀个在词级别和字级别都全⾯超越RNN 的注意⼒语⾔模型，解决了语⾔建模上下⽂⻓度的关键问题，定义了语⾔建模的新标准；曾 与DeepMind和CMU合作研究，⾸次实现⼩样本性能逼近全监督学习的⾼效对⻬⽅法。
ii. 视觉⽅⾯。团队成员发明了MoCo，引爆了基于对⽐学习的视觉预训练范式，也是过去三年 CVPR引⽤量最⾼的⼯作；发明了ShuffleNet，最⾼效的视觉⽹络结构之⼀；主导开发了 Schulman亲⾃邀请加盟。
iv. 基础设施⽅⾯。团队核⼼成员曾带领数⼗⼈从零开发世界领先的深度学习框架，也具备数千 卡集群全⾃动化硬件运维告警、数百亿特征检索、⼤规模（数⼗PB数据、百万台机器）分 布式系统数量级性能优化的经验。
c. ⽬前团队⼈数超过
80
⼈，每个⽉都有在全球某个领域有显著影响⼒的⼈加⼊。
2.
团队聚焦底层技术创新，技术Vision强
a. 引领⼤模型的“⽆损⻓上下⽂”时代。2 续更新模型，⽤⼩模型解决 单点问题。⼤模型时代，实现个性化的⼀种⽅式是微调，但我认为微调可能不是本质的⽅法，⻓期来 看可能不会存在模型的微调。为什么？当你的模型指令跟随能⼒、推理能⼒、上下⽂⼀致性能⼒越来 越强时，所有东西只需要放在内存⾥就可以。⽐如你的⼤模型内存有⼀堆
prefix
这样的东西⽤来
follow，成本可以降到⾮常低。最终，你对模型个性化的过程实际上就是你所有的交互历史，也是⼀

“引擎”是我们⽤来描述⼀套具有复杂功能的程序代码的⾏话。 Krita 的笔刷引擎和汽⻋的引擎⼀样具有许多可供调整的环节，每 个环节都会影响到其他环节的⼯作表现。正如汽⻋引擎中每个零件 的调教会影响到汽⻋的性能，笔刷引擎的各个选项的调整也会使绘 制的笔画呈现出不同的效果。 Krita 内建了 种类繁多的笔刷引擎，它们的⼯作原理各不相同，效 果各具特⾊，每⼀种引擎都有其独特的⽤途。 左图： 像素笔刷引擎； 按住 Shift 拖动滑动条可进⾏微调，按住 Ctrl 拖动滑动条则以整数 或 5 的倍数逐级改变数值。 ⼯具栏 ⼯具栏包括了⼀些重要的功能，每个按钮和菜单的位置经过了精⼼ 安排，以便在绘画时随⼿调⽤。 要进⼀步学习⼯具栏的相关知识，可阅读使⽤⼿册的 ⼯具栏 章 节。熟练使⽤⼯具栏可以提⾼绘画效率，尤其是在使⽤数位屏和笔 式电脑时。 ⼯作空间选单 ⼯具栏最右侧的按钮是⼯作空间选单，你可以⽤它加载不同的⼯作 ”切换 为了“清除”。 笔刷实⽤快捷键 Shift：按住并左右拖动可调整笔刷尺⼨，也可以按 [ 和 ] 。 /：在当前和之前预设之间来回切换 (例如：铅笔预设/橡⽪擦预设)。 K 和 L：调暗或调亮当前颜⾊。 I 和 O：增⼤或者减⼩不透明度。 D：重置前景⾊为⿊，背景⾊为⽩。 X：对调背景⾊和前景⾊。 Shift + I / Shift + N / Shift + M：⼀组⽤来在画布上显⽰不同拾⾊器的快捷键。

作者wechat：samirtan 版本：V2.0 更新⽇期：2025年2⽉8⽇ ⼀、简介 Deepseek R1 是⽀持复杂推理、多模态处理、技术⽂档⽣成的⾼性能通⽤⼤语⾔模型。本⼿册 为技术团队提供完整的本地部署指南，涵盖硬件配置、国产芯⽚适配、量化⽅案、云端替代⽅ 案及完整671B MoE模型的Ollama部署⽅法。 核⼼提示： 个⼈⽤户：不建议部署 三、国产芯⽚与硬件适配⽅案 1. 国内⽣态合作伙伴动态 企业 适配内容 性能对标（vs NVIDIA） 华为昇 腾 昇腾910B原⽣⽀持R1全系列，提供端到端推理优化 ⽅案 等效A100（FP16） 沐曦 GPU MXN系列⽀持70B模型BF16推理，显存利⽤率提升 30% 等效RTX 3090 海光 DCU 适配V3/R1模型，性能对标NVIDIA A100 等效A100（BF16） 2. DeepSeek-R1-Q4_K_M 404 GB ≥500 GB ⾼性能服务器/云GPU 下载地址： HuggingFace模型库 Unsloth AI官⽅说明 2. 硬件配置建议 硬件类型 推荐配置 性能表现（短⽂本⽣成） 消费级设备 Mac Studio（192GB统⼀内存） 10+ token/秒 ⾼性能服务器 4×RTX 4090（96GB显存+384GB内存） 7-8 token/秒（混合推理）

“引擎”是我们用来描述一套具有复杂功能的程序代码的行话。Krita 的笔刷引擎和汽 车的引擎一样具有许多可供调整的环节，每个环节都会影响到其他环节的工作表 现。正如汽车引擎中每个零件的调教会影响到汽车的性能，笔刷引擎的各个选项的 调整也会使绘制的笔画呈现出不同的效果。 Krita 内建了 种类繁多的笔刷引擎，它们的工作原理各不相同，效果各具特色，每 一种引擎都有其独特的用途。 左图： 像素笔刷引擎； ”切换为了“擦 除”。 笔刷实用快捷键 Shift：按住并左右拖动可调整笔刷尺寸，也可以按 [ 和 ] 。 /：在当前和之前预设之间来回切换 (例如：铅笔预设/橡皮擦预设)。 K 和 L：调暗或调亮当前颜色。 I 和 O：增大或者减小不透明度。 D：重置前景色为黑，背景色为白。 X：对调背景色和前景色。 Shift + I / Shift + N / Shift + M：一组用来在画布上显示不同拾色器的快捷键。 的要原始一些。 变形时的混合模式 使用 Krita 对一个图层或者选区进行变形时，变形会发生在图层组的顶部，图层的混合模式会被 忽略。 提示 从 Krita 5.0 起，在配置 Krita 对话框勾选性能标签页的 变形工具-预览时渲染图层混合模式效果 选项，即可在变形工具的预览中显示带有图层混合模式的效果。 Photomerge (全景图像) Photomerge 是 Photoshop 中将多次扫描

“引擎”是我们用来描述一套具有复杂功能的程序代码的行话。Krita 的笔刷引擎和汽车的引擎一样具有许多可供调整的环节，每个环节 都会影响到其他环节的工作表现。正如汽车引擎中每个零件的调教 会影响到汽车的性能，笔刷引擎的各个选项的调整也会使绘制的笔 画呈现出不同的效果。 Krita 内建了 种类繁多的笔刷引擎，它们的工作原理各不相同，效 果各具特色，每一种引擎都有其独特的用途。 左图： 像素笔刷引擎； 常”切换为了“擦 除”。 笔刷实用快捷键 Shift：按住并左右拖动可调整笔刷尺寸，也可以按 [ 和 ] 。 /：在当前和之前预设之间来回切换 (例如：铅笔预设/橡皮擦预设)。 K 和 L：调暗或调亮当前颜色。 I 和 O：增大或者减小不透明度。 D：重置前景色为黑，背景色为白。 X：对调背景色和前景色。 Shift + I / Shift + N / Shift + M：一组用来在画布上显示不同拾色器的快捷键。 的要原始一些。 变形时的混合模式 使用 Krita 对一个图层或者选区进行变形时，变形会发生在图层组的顶部，图层的混合模式会 被忽略。 提示 从 Krita 5.0 起，在配置 Krita 对话框勾选性能选项卡的 变形工具-预览时渲染图层混合模式效 果 选项，即可在变形工具的预览中显示带有图层混合模式的效果。 Photomerge (全景图像) Photomerge 是 Photoshop 中将多次扫描

意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 le），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案

意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 文本分类 主题标签生成（如新闻分类） 垃圾内容检测 编程与代码相关 代码调试 • 错 误 分 析 与 修 复 建议 • 代 码 性 能 优 化 提 示 技术文档处理 • API文档生成 • 代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 解和自然语言处理，而不强 调深度推理能力。此类模型通常通过对大量文本数据的训练，掌握语言规律并能够生成合适的内容，但缺乏像 推理模型那样复杂的推理和决策能力。 维度 推理模型 通用模型 优势领域 数学推导、逻辑分析、代码生成、复杂问题拆解 文本生成、创意写作、多轮对话、开放性问答 劣势领域 发散性任务（如诗歌创作） 需要严格逻辑链的任务（如数学证明） 性能本质 专精于逻辑密度高的任务 擅长多样性高的任务 le），主要用于语言生成、语言理解、文本分类、翻译 等任务。 快思慢想：效能兼顾 全局视野 概率预测（快速反应模型，如ChatGPT 4o） 链式推理(慢速思考模型，如OpenAI o1) 性能表现 响应速度快，算力成本低 慢速思考，算力成本高 运算原理 基于概率预测，通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维（Chain-of-Thought），逐步推理 问题的每个步骤来得到答案