DeepSeek手機版沒有更新，DeepSeek網絡版介紹如下。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-8bit 是一個由深度求索（DeepSeek）公司開發的輕量級語言模型。以下是該模型的主要特點：
1. **模型架構**：基於 Qwen-1.5B 架構，經過蒸餾和量化處理，參數量為 1.5B（15億）。
2. **量化技術**：采用 8-bit 量化，顯著減少模型大小和計算需求，提升推理速度，適合資源受限的環境。
3. **蒸餾過程**：通過知識蒸餾從更大的教師模型中提取知識，在保持性能的同時減少參數量。
4. **應用場景**：適用於移動設備、嵌入式係統和實時應用，如聊天機器人、文本生成和翻譯等。
5. **性能與效率**：在保持較高性能的同時，顯著降低資源消耗，適合需要高效推理的場景。
6. **開發背景**：由深度求索公司開發，專注於高效、輕量化的 AI 解決方案。
總結來說，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-8bit 是一個高效、輕量級的語言模型，適合資源有限的環境。
ChatGPT對此介紹如下。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-8bit 是 DeepSeek 公司發布的一款開源人工智能模型。該模型通過蒸餾技術從更大的 DeepSeek-R1 模型中提取知識，旨在提供高效的推理能力，同時保持較小的模型規模。模型的量化過程將每個參數從16位減少到8位，使模型在磁盤占用和推理時的內存需求上減少約一半。
在性能方麵，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-8bit 在數學、代碼和推理任務上表現出色，可與 OpenAI 的 o1 模型相媲美。 此外，該模型在數學競賽級別的 AIME 測試中取得了 28.9% 的成功率，超越了 GPT-4 和 Claude 3.5 等模型。
該模型的開源和高效特性使其在本地部署中表現出色。有用戶在 iPhone 設備上運行該模型，體驗到了令人滿意的速度，表明其適用於多種本地應用場景。
總體而言，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-8bit 通過蒸餾和量化技術，在保持高推理能力的同時，實現了模型的小型化和高效性，適合資源受限的環境和本地部署需求。
