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第1330章 DeepSeek震撼发布Janus－ProAI多模态领域迎来新变革（第2页）

作为一种新颖的自回归框架，Janus-Pro将多模态理解和生成统一起来，通过解耦视觉编码来实现这一目标。

它将视觉编码解耦为单独的路径，以解决以前方法的局限性，同时仍然使用单一、统一的转换器架构进行处理。

这种设计不仅提高了模型的性能，还使得模型在处理多模态任务时更加灵活和高效。

值得注意的是，DeepSeek在训练Janus-Pro模型时投入了大量的计算资源。

对于1.5B和7B这两个参数的模型，整个训练过程在1632节点的集群上进行，每个节点配备8块NvidiaA100（40GB）GPU。

经过714天的训练，DeepSeek就成功训练出了能够击败OpenAIDALL-E3和StableDiffusion的模型。

这一成绩不仅彰显了DeepSeek的技术实力，也让我们看到了AI技术在不断突破极限。

除了强大的文生图能力外，Janus-Pro-7B还具备图像识别功能。

它能够根据提供的图片猜测地点，并给出详细的描述和分析。

例如，当给Janus-Pro-7B提供一张中国杭州西湖的图片时，它能够准确识别出图片中的景点是三潭映月岛，并进一步分析出图片中的建筑、湖水和山脉等特点。

这一功能不仅展示了Janus-Pro-7B在图像识别方面的强大性能，也为我们带来了更加智能和便捷的图像处理体验。

事实上，DeepSeek一直在多模态领域进行探索和创新。

去年，他们就推出了基于自回归的多模态理解与生成统一模型Janus。

而进入2025年，他们将Janus进一步升级至Janus-Pro。

这一系列动作不仅彰显了DeepSeek在多模态领域的深厚积累和创新精神，也让我们看到了AI技术在不断推动各个行业的变革和发展。

然而，尽管DeepSeek在C端应用上主要聚焦于文本能力，还无法直接生成图片或识别图像，但随着Janus-Pro的发布和技术的不断进步，用户或许很快就可以使用DeepSeek进行图像、视频等领域的创作。

这将为用户带来更加智能和便捷的创作体验，也将推动AI技术在更多领域的应用和发展。

综上所述，DeepSeek凭借其强大的技术实力和创新精神，在多模态领域取得了显着突破。

Janus-Pro的发布不仅为AI技术的发展注入了新的活力，也为我们带来了更加智能和便捷的生活体验。

在未来的发展中，我们有理由相信，DeepSeek将继续引领AI技术的潮流，推动各个行业的变革和发展。

让我们共同期待AI技术为我们带来的更加美好的未来！