DeepSeek 证明 LLM 才是更好的视觉编码器！DeepSeek OCR 2.0 架构拆解：基于Causal Queries的视觉Token重排序与压缩
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蚂蚁百灵（Inclusion AI）正式开源旗舰模型 Ling-2.6-1T 权重。总参数 1 万亿，每次推理激活 630 亿（63B），MoE 架构，上下文 256K，MIT 许可。昨天开源的 flash 版（1040 亿参数 / 激活 74 亿）主打轻量高速，这次的 1T 版面向复杂任务场景。架构与 flash 版一致，采用 MLA + Lightning Linear 混合注意力。1T 版新增「快速思考」训练策略，通过在后训练阶段引入「上下文过程冗余抑制」奖励，压缩冗长的思维链输出，在不损失推理质量的前提下降低 token 消耗。评测方面，SWE-bench Verified 72.2%（flash 版 61.2%），作为参照，DeepSeek V4 Pro 等开源模型已超 80%。Artificial Analysis 综合智能指数 34，总输出约 1600 万 token。模型兼容 Claude Code、OpenClaw、OpenCode 等主流 agent 框架，OpenRouter 已上线免费 API。部署最低需 8 卡 GPU，支持 SGLang 和 vLLM（两个主
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基于vLLM本地部署企业级DeepSeek-R1！
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大神手把手带你基于vLLM本地部署企业级DeepSeek-R1
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基于vLLM本地部署企业级DeepSeek-R1，30分钟手把手教学！
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【保姆级教程】30分钟基于vLLM本地部署企业级DeepSeek-R1！手把 …
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