WEBVTT 00:00.360 --> 00:01.040 各位朋友大家好 00:01.040 --> 00:01.860 欢迎来关注昆蓬套 00:01.860 --> 00:03.220 那今天给大家介绍一个 00:03.220 --> 00:04.760 Deepseek V4 Flash 0731 00:04.760 --> 00:06.920 携带多摩泰的一个版本 00:06.920 --> 00:09.140 那这个是社区的大佬他们做的 00:09.140 --> 00:10.560 它是怎么实现的 00:10.560 --> 00:13.320 其实它是把Deepseek V4 Flash 0731 00:13.320 --> 00:15.080 这个模型在前面套了一层 00:15.080 --> 00:16.320 然后套的是什么呢 00:16.320 --> 00:17.780 我去扒了一下 00:17.780 --> 00:20.040 它应该是套的是 00:20.040 --> 00:25.580 千问3.535B的模型 00:25.580 --> 00:27.320 然后把它的多摩泰的那部分 00:27.320 --> 00:29.500 就是MUN VIT这个模块 00:29.500 --> 00:30.800 然后把它移植到 00:30.800 --> 00:32.780 Deepseek V4 Flash上来 00:32.780 --> 00:33.260 这样的话 00:33.260 --> 00:34.120 Deepseek V4 Flash 00:34.120 --> 00:35.960 就可以实现多摩泰的一个效果 00:35.960 --> 00:37.960 那其实前几期的视频 00:37.960 --> 00:38.800 我也给大家讲了一下 00:38.800 --> 00:39.800 怎么样把 00:39.800 --> 00:41.940 比如说通过Skill方式 00:41.940 --> 00:44.820 把那个节约的多摩泰 00:44.820 --> 00:46.300 或者是千问的多摩泰 00:46.300 --> 00:47.980 移植到Deepseek V4 Flash上来 00:47.980 --> 00:49.080 在Agent里面实现 00:49.080 --> 00:50.420 一个多摩泰的一个效果 00:50.420 --> 00:52.280 那那个是通过后期进行合成的 00:52.280 --> 00:52.980 那这个项目 00:52.980 --> 00:53.900 他们是通过 00:53.900 --> 00:56.340 大模型本身的能力上面 00:56.340 --> 00:56.960 进行合成的 00:56.960 --> 00:57.500 它相当于在 00:57.500 --> 00:59.240 上面套了一层视觉编码器 00:59.240 --> 01:01.060 当然它这个模型 01:01.060 --> 01:02.580 也支持Deepseek V4 Flash 01:02.580 --> 01:03.580 然后进行推理 01:03.580 --> 01:05.360 目前它的整个一个 01:05.360 --> 01:06.580 基准测试的一个速度 01:06.580 --> 01:09.600 还是非常成功的 01:09.600 --> 01:10.160 它这种合并 01:10.160 --> 01:11.140 就是达到了一个 01:11.140 --> 01:12.760 就是6.5的一个效果 01:12.760 --> 01:13.640 那说明了 01:13.640 --> 01:15.800 它的整个的一个模型的能力 01:15.800 --> 01:17.240 还是非常不错的 01:17.240 --> 01:18.160 那当然它这个的话 01:18.160 --> 01:20.180 对Deepseek V4 Flash本身的模型的 01:20.180 --> 01:21.380 损失是很小的 01:21.380 --> 01:22.300 几乎是可以忽略不尽 01:22.300 --> 01:23.500 就是它对模型本身 01:23.500 --> 01:24.420 没有做改造 01:24.420 --> 01:25.820 只是在它前面套了一层 01:25.820 --> 01:26.680 就是如果判断是 01:26.680 --> 01:28.560 图片的话就路由到 01:28.560 --> 01:30.640 它的视频编码器 01:30.640 --> 01:32.760 解码器上面去做一些工作 01:32.760 --> 01:34.700 那这个其实 01:34.700 --> 01:36.400 它的这个模型的能力 01:36.400 --> 01:38.740 虽然说不是很官方 01:38.740 --> 01:40.960 前段时间好像也给大家说过 01:40.960 --> 01:42.520 当然在我的群里面说过 01:42.520 --> 01:45.460 就是说JM5.2给它加上多摩泰的一个效果 01:45.460 --> 01:46.920 那Deepseek V4加上多摩泰 01:46.920 --> 01:48.760 它的那个使用的场景更多 01:48.760 --> 01:49.680 那这个模型呢 01:49.680 --> 01:50.080 目前呢 01:50.080 --> 01:52.440 我在网上看到有人在两台DGXBAR上跑 01:52.440 --> 01:53.880 有一个不错的一个效果 01:53.880 --> 01:55.040 就相当于它完全本地 01:55.040 --> 01:57.340 然后呢推你的成本极低的情况下 01:57.340 --> 01:58.640 还能实现一个多摩泰 01:58.640 --> 01:59.960 然后一照上下文的一个效果 01:59.960 --> 02:01.760 那这个模型还是非常非常不错的 02:01.760 --> 02:03.400 那我们其实呢 02:03.400 --> 02:06.680 社区呢有这样的说明 02:06.680 --> 02:09.160 这些还是有非常多的一个需求 02:09.160 --> 02:10.060 那目前呢 02:10.060 --> 02:11.340 它这个参数还是305B 02:11.340 --> 02:13.520 就是本身没有增加太多 02:13.520 --> 02:13.920 然后呢 02:13.920 --> 02:16.420 它目前是168G的一个大小 02:16.420 --> 02:17.340 所以说呢 02:17.340 --> 02:19.380 两台DGXBAR肯定是可以把它跑起来的 02:19.380 --> 02:20.180 当然在麦克上也能跑 02:20.180 --> 02:21.560 我目前并没有把它跑起来 02:21.560 --> 02:22.920 因为我对这样的一个 02:22.920 --> 02:24.780 就是本地去跑的需求不是很大 02:24.780 --> 02:26.220 因为如果有这样的话 02:26.220 --> 02:27.980 我已经通过我的那个Skills进行合并了 02:27.980 --> 02:28.720 那感兴趣的话呢 02:28.720 --> 02:29.480 大家可以来尝试一下 02:29.480 --> 02:30.760 那我觉得这种的话 02:30.760 --> 02:31.680 是一个非常有价值 02:31.680 --> 02:32.520 当然我们更希望 02:32.520 --> 02:34.340 Deepseek V4官方能够推出 02:34.340 --> 02:35.560 在多摩泰的一个效果 02:35.560 --> 02:37.160 那我们再期待一下吧 02:37.160 --> 02:37.640 那好的 02:37.640 --> 02:38.640 今天就介绍到这 02:38.640 --> 02:39.000 谢谢大家 02:39.000 --> 03:08.980 谢谢大家