一、核心参数特性
参数规模
总参数达 6710 亿，属于超大规模语言模型，具备接近专家级的复杂任务处理能力，尤其在数学推理、长文本理解等场景表现突出14。
支持 BF16、FP8、F32 多精度计算，优化了训练与推理效率2。
架构特性
采用 混合专家（MoE）架构，通过动态量化技术对关键层与 MoE 层差异化处理，平衡性能与资源消耗
二、部署硬件需求
根据用户提供的配置 （CPU:4鹏920；NPU:8昇腾910；显存:8*64G；存储:系统盘+数据盘），对比公开部署要求：
显存与存储
原版 671B 模型需 720GB 存储空间，但动态量化版本可压缩至 最低 131GB（1.58-bit 量化）用户配置的 NVMe 数据盘（2*3.84T）可满足存储需求。
显存总量 512GB（8*64G）可支持 FP8 或 BF16 精度部署，但需关注实际推理过程中显存分配的峰值占用7。
系统兼容性
官方推荐使用 sglang 框架部署，兼容 OpenAI API 格式7；昇腾 NPU 适配性需结合厂商提供的加速库验证（搜索结果未明确提及昇腾支持）。
三、典型应用场景
数学推理与复杂逻辑在数学基准测试集 PutnamBench 中展现断层式领先性能，支持超长思维链（CoT）合成数据驱动的推理38。
垂直领域任务通过全参数微调（代码架构包含 SFT 脚本与 RL 优化模块），可适配医疗、金融等专业场景
Deepseek 70b
CPU:4*鲲鹏920NPU:8*昇腾910显存:8*32G系统盘:2*480G SATA SSD数据盘:2*3.84TNVME内存:32*32G
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