DeepSeek-V4 es uno de los lanzamientos de modelos de pesos abiertos más ambiciosos de DeepSeek hasta ahora. La familia incluye DeepSeek-V4-Pro, un modelo Mixture-of-Experts (MoE) de 1.6T parámetros con 49B parámetros activados, y DeepSeek-V4-Flash, un modelo MoE más pequeño de 284B parámetros con 13B parámetros activados. Ambos modelos soportan una longitud de contexto de hasta un millón de tokens.
¿Tienes curiosidad por instalar vLLM, una biblioteca de Python de última generación diseñada para desbloquear potentes capacidades de LLM? Esta guía te llevará a través del proceso, asegurando que aproveches el potencial de vLLM para transformar tus proyectos impulsados por IA.
Imagina tener el poder de un modelo de lenguaje grande al alcance de tu mano sin depender de servicios en la nube. Con Ollama y QwQ-32B, puedes lograr precisamente eso. QwQ-32B, desarrollado por el equipo de Qwen, es un modelo de lenguaje de 32 mil millones de parámetros diseñado para capacidades de razonamiento mejoradas, lo que lo convierte en una herramienta robusta para el razonamiento lógico, la codificación y la resolución de problemas matemáticos.