Gitee AI与沐曦强强联合：全套DeepSeek R1千问蒸馏模型免费开放

作者：菠萝爱吃肉2025.10.29 17:57浏览量：1

简介：Gitee AI联合沐曦发布全套DeepSeek R1千问蒸馏模型，提供全免费体验，助力开发者与企业高效应用AI技术。

近日，国内领先的开发者服务平台Gitee AI与高性能计算解决方案提供商沐曦，联合宣布推出全套DeepSeek R1千问蒸馏模型，并面向开发者及企业用户提供全免费体验服务。这一举措不仅标志着国产AI技术生态的进一步完善，更为广大开发者提供了高效、低成本的AI模型应用方案，有望推动AI技术在更多场景中的落地。

一、DeepSeek R1千问蒸馏模型：技术突破与实用价值

DeepSeek R1千问蒸馏模型是基于大规模预训练语言模型（LLM）的轻量化版本，通过知识蒸馏技术将原模型的参数规模大幅压缩，同时保留了核心的语言理解与生成能力。这一技术路线解决了两个关键问题：

  1. 计算资源需求降低：蒸馏后的模型参数量更小，推理速度更快，适合在边缘设备或资源受限的环境中部署。例如，在嵌入式设备或低配服务器上，开发者无需依赖高性能GPU即可运行模型，大幅降低了硬件成本。

  2. 性能与效率的平衡：尽管参数量减少，但DeepSeek R1千问蒸馏模型在文本分类、问答系统、代码生成等任务中仍保持了较高的准确率。实验数据显示，其在部分基准测试中的表现接近甚至优于部分同量级的开源模型。

对于开发者而言，这一模型的意义在于：无需从零训练，即可快速集成到现有项目中；无需高昂算力，即可实现AI功能的本地化部署。例如，一家中小型电商企业可以通过该模型快速搭建智能客服系统，而无需投入大量资金购买云服务或高端硬件。

二、Gitee AI与沐曦的合作：技术生态的协同创新

此次Gitee AI与沐曦的合作，体现了“软件+硬件”的协同创新模式：

  • Gitee AI的角色：作为国内最大的开发者社区之一，Gitee AI提供了模型分发、开发工具链支持以及社区生态建设。开发者可以通过Gitee平台直接下载模型、获取文档与教程，并参与社区讨论。

  • 沐曦的角色：沐曦专注于高性能GPU与AI加速卡的研发，其硬件产品为模型运行提供了高效的算力支持。通过与Gitee AI的合作，沐曦进一步拓展了其硬件生态的应用场景，尤其是面向AI初创企业与开发者群体。

这种合作模式的意义在于：降低了AI技术的应用门槛。开发者无需同时掌握复杂的硬件配置与模型调优技能，即可通过“一站式”服务快速实现AI功能的落地。例如，一家传统制造业企业可以通过Gitee AI的模型库与沐曦的加速卡，快速搭建生产线上的缺陷检测系统。

三、全免费体验：开发者与企业的双重利好

此次发布的DeepSeek R1千问蒸馏模型提供全免费体验，具体包括：

  1. 模型免费下载：开发者可通过Gitee平台直接获取模型文件，无需支付授权费用。

  2. 开发工具免费使用：Gitee AI提供配套的模型微调工具、API接口以及示例代码，帮助开发者快速上手。

  3. 技术支持与社区资源：Gitee社区开设了专属板块，开发者可在此提问、分享经验，并获取官方技术团队的答疑。

对于开发者而言，免费体验意味着：降低试错成本。在项目初期，开发者可以无负担地测试模型性能，再决定是否进一步投入资源；加速创新周期。通过现成的模型与工具，开发者可以更专注于业务逻辑的实现，而非底层技术的搭建。

对于企业用户而言，免费体验则提供了：低成本的技术验证机会。企业可以先通过免费版本测试模型在具体场景中的效果，再决定是否采购商业版或定制化服务；灵活的部署选择。模型支持本地化部署，企业无需担心数据隐私或长期依赖云服务的问题。

四、操作建议：如何快速上手DeepSeek R1千问蒸馏模型

对于希望快速体验DeepSeek R1千问蒸馏模型的开发者，以下步骤可供参考：

  1. 环境准备：

    • 硬件：建议使用配备NVIDIA GPU（如RTX 3060及以上）或沐曦加速卡的服务器。
    • 软件：安装Python 3.8+、PyTorch 1.10+以及Hugging Face Transformers库。

  2. 模型下载与加载：

    1. from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
    3. model_name = "gitee-ai/deepseek-r1-distill-1k"  # 假设模型已上传至Hugging Face
    4. tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    5. model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

  3. 简单推理示例：

    1. input_text = "解释一下知识蒸馏技术："
    2. inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
    3. outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
    4. print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

  4. 微调建议：

    • 若需适配特定业务场景（如医疗问答、法律文书生成），可通过Gitee AI提供的微调工具进行领域适配。
    • 微调时建议使用小批量数据（如数千条标注样本），并调整学习率与训练轮次以避免过拟合。

五、未来展望：AI技术普惠化的新阶段

Gitee AI与沐曦的合作，不仅是技术层面的突破，更是AI技术普惠化的重要实践。通过提供免费、易用的模型与工具，双方降低了AI技术的应用门槛，为更多开发者与企业创造了创新机会。

未来，随着模型性能的持续提升与硬件成本的进一步下降，AI技术有望在更多传统行业中落地，例如教育、农业、制造业等。而Gitee AI与沐曦的模式，或将成为推动这一进程的重要力量。

此次Gitee AI联合沐曦发布的全套DeepSeek R1千问蒸馏模型，不仅为开发者提供了高效、低成本的AI工具，更为国产AI技术生态的完善注入了新动力。全免费体验的策略，进一步体现了技术普惠化的趋势。对于希望在AI领域探索的开发者与企业而言，这无疑是一个值得把握的机遇。

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