deepseek 的低成本、高效能開放原始碼模式已經走紅。大量新使用者註冊了 deepseek 網站，導致網站一再當機。
隨著人工智慧技術的快速發展，大型語言模型 (LLM) 正在改變我們工作和生活的方方面面。
但在過去的一段時間裡，它也經歷了許多困難和挑戰。而在這個領域中，DeepSeek 以其創新的技術和出色的表現脫穎而出。
我們將對Janus Pro DeepSeek這個最新的人工智能模型和DeepSeek最新的開源多模態大型模型進行深入的了解。了解其技術特點、發展歷史和實際應用價值。
什麼是 Janus Pro DeepSeek?
Janus Pro 是 DeepSeek 團隊發佈的開放源碼多模態 AI 模型，主要用於圖像理解和圖像生成。
核心功能
- 多模態理解與產生:Janus Pro 可以同時處理文字和圖像，既能理解圖像內容，又能根據文字描述生成圖像。
- 開放原始碼與大規模模式:它有兩種參數大小：1B 和 7B，並且是開放原始碼和商用的。
發展 Janus Pro DeepSeek
建立與發展
- 2023 年 7 月:DeepSeek 正式成立，總部設在杭州，專注於通用人工智能 (AGI) 領域的研發。
- 2023 年 11 月 2 日:發表第一個開放原始碼大型模型 DeepSeek Coder，支援多種程式語言的程式碼產生、除錯和資料分析任務。
- 2023 年 11 月 29 日:推出參數規模為 670 億的通用大型模型 DeepSeek LLM，包括 7B 和 67B 的基本版本和聊天版本。
技術突破與產品迭代
- 2024 年 5 月 7 日:第二代開源混合專家（MoE）模型DeepSeek-V2發布，總參數達2360億，推理成本降至每百萬代幣僅1元人民幣。
- 2024 年 12 月 26 日:DeepSeek-V3 發表，總參數達 6710 億。採用創新的 MoE 架構與 FP8 混合精準訓練，訓練成本僅 557.6 萬美元。
- 2025 年 1 月 20 日:新一代推理模型 DeepSeek-R1 發表，效能媲美 OpenAI 的 o1 正式版，並開放源碼。
1 月 27 日 janus pro 多模式模型 發表，並在發表後立即開放原始碼，讓更多人可以參與大型 AI 模型的開發過程，以有限的資源使用並學習最新的 AI 技術。
Janus Pro DeepSeek 的核心技術
視覺編碼解耦
Janus Pro 採用視覺編碼解耦技術，將視覺編碼路徑分割成獨立的處理路徑，分別用於多模態理解和生成任務。這種設計有效解決了傳統多模態模型中視覺編碼器在理解和生成任務中的功能衝突問題，提高了模型的靈活性和任務適應性。
統一變壓器架構
儘管視覺編碼路徑解耦，Janus Pro 仍然使用單一的 Transformer 架構來處理多模態任務。這種統一的架構簡化了模型設計，同時改善了模型的可擴充性以及模型跨任務合作的能力。
最佳化訓練策略
Janus Pro 對訓練策略進行了多項優化，包括
- 延長 ImageNet 資料集的訓練時間，以提升模型的影像理解能力。
- 專注於訓練文字到影像的資料，優化模型的產生能力。
- 調整訓練資料的比例可確保模型在多模態任務中的表現更穩定、更有效率。
擴充訓練資料
Janus Pro 使用大規模和多樣化的訓練資料，包括多模態理解資料和視覺生成資料。這些資料的擴充不僅提高了模型的理解能力，也增強了模型的生成品質。
創新的視覺編碼器
對於多模態理解任務，Janus Pro 使用 SigLIP-L 作為視覺編碼器，支援高達 384×384 解析度的影像輸入。這種高解析度支援可讓模型捕捉更多的影像細節，從而提高視覺理解的精確度。
高效能生成模組
對於影像產生的任務，Janus Pro 使用 LlamaGen Tokenizer 以 16 的下取樣率來產生更多細節的影像。這樣的設計讓產生的影像更真實細緻。
基礎設施創新
Janus Pro 建立在 DeepSeek-LLM-1.5b 和 DeepSeek-LLM-7b 模型之上，這兩個模型提供了強大的多模態處理能力，使其在多模態理解和生成任務方面表現卓越。
多模式理解和生成能力
Janus Pro 不僅能夠處理多模態理解任務（如視覺問題回答和圖像標題），還能根據文字描述生成高品質的圖像。這種能力使其在多模態情境中表現出色。
Janus Pro DeepSeek 性能
DeepSeek 的 Janus-Pro 模型在多模態理解和生成任務方面表現優異。以下是對其效能的詳細分析：
多模式理解性能
- MMBench 基準：Janus-Pro-7B 在多模態理解的 MMBench 基準中取得 79.2 分，超越現有最先進的統一多模態模型，包括 Janus (69.4)、TokenFlow (68.9) 和 MetaMorph (75.2)。
- 視覺問題回答：Janus-Pro 的視覺問題回答準確度超越 GPT-4V，可準確辨識影像中的細節，並回答相關問題。
文字轉影像指令追蹤
- GenEval 基準測試：Janus-Pro-7B 在 GenEval 測試中的整體精確度達到 80%，大幅超越其他模型，例如 DALL-E 3 (67%) 和 Stable Diffusion 3 Medium (74%)。
複雜指令理解：在 DPG-Bench 測試中，Janus-Pro-7B 獲得 84.19 分的優異成績，能夠準確產生複雜的場景，例如「一座雪山，山頂有一藍色湖泊」。
文字到影像的生成效能
- 影像品質與穩定性：儘管輸出解析度只有 384×384，Janus-Pro-7B 所產生的影像仍表現出高度的真實感和豐富的細節，尤其是在處理富有想像力和創意的場景時。它能準確理解提示字詞中的語義資訊，並產生邏輯合理、連貫的影像。
- 生成速度：Janus-Pro 支援在單卡上生成 4K 影像，比 Stable Diffusion 3 快 2 倍。
模型架構與訓練
- 視覺編碼的解耦：Janus-Pro 使用獨立的編碼方法將原始輸入轉換為特徵，再由統一的自回歸變形器處理，以達到多模態理解與產生任務中的視覺編碼解耦。
- 訓練資料：Janus-Pro 在訓練中加入了 7,200 萬張高品質的合成影像，以確保真實與合成資料的比例為 1:1。它還增加了約 9000 萬個多模態理解訓練資料樣本，顯著提高了模型性能。
擴充性與部署
模型大小：Janus-Pro 系列提供 1B 和 7B 參數大小的機型，兼顧效能與運算成本，適合更多的使用案例。
最小化部署：Janus-Pro 以 MIT 授權釋出，支援商業使用，並提供兩個版本：1.5B (需要 16GB VRAM) 和 7B (需要 24GB VRAM)，可在標準 GPU 上執行。
Janus Pro DeepSeek 的實際應用場景
AI 多模態模型，尤其是文字轉影像模型，在商業領域有很大的發展潛力。經過長時間的發展，人工智能文字轉影像模型已經取得了長足的進步
在最常見的廣告或海報設計情境中，設計師或使用者可以使用 Janus pro 輸入文字說明，快速產生高品質的海報。通過海報原型的不斷迭代，他們可以節省設計時間，提高創作效率。這可以大大提高設計師的工作效率，讓他們可以把時間花在更有意義的事情上
除了傳統的海報設計或廣告設計外，在當下比較流行的遊戲設置中，ai大模型也可以幫助設計師實時生成遊戲場景、角色和道具，在降低開發成本和難度的同時，提升遊戲的視覺效果。我們相信，ai 大模型可以繼續發掘創作者的潛力和想像力，實現更多有趣的產品
除了設計領域之外，在其他學習、教育領域，以及醫學的專業垂直領域，多模態模式也會有很大的發展。
未來，我們可能會看到更多非常有趣的應用程式出現，這些應用程式可以大大改善我們的生活效率和品質。
同時，Janus-Pro 的開放原始碼特性 (MIT 授權) 和最小化部署方式 (支援在標準 GPU 上執行) 進一步降低了入門門檻，使其廣泛適用於上述領域。
這樣可以讓更多使用者參與開發，讓更多人可以改善這些功能，提升整個社群的能力。
如何選擇適合我的 Janus Pro DeepSeek 版本？
Janus-Pro 有兩個開放原始碼版本：Janus-Pro-1B 和 Janus-Pro-7B。選擇哪個版本取決於您的特定需求、運算資源和應用場景。以下是詳細的比較與建議：
適用方案
Janus-Pro-1B：
- 輕量級應用程式：適合在行動裝置、瀏覽器或資源有限的環境中使用。這可讓更多使用者體驗最新的 Janus pro。
- 快速原型：適合在不需要大量運算資源的情況下，快速開發與測試多模態功能。這對於人工智慧愛好者來說非常重要，他們可以快速迭代並發現研究中遇到的問題，而不需要大量的運算資源。
Janus-Pro-7B：
- 高品質影像產生：適合需要產生複雜場景的高品質影像的應用，例如廣告設計、遊戲開發和藝術創作。此機型更適合更專業的設計情境，需要更強大的硬體能力和更強大的運算能力
- 複雜指令理解：適合需要處理複雜文字指令並產生精確影像的情境，例如虛擬實境 (VR) 和擴增實境 (AR)
部署需求
Janus-Pro-1B：
- 硬體需求：適合在資源有限的裝置上執行，例如需要 16GB VRAM 的 GPU。如果您只有較早期的顯示卡，那麼可能更適合您
- 應用場景：適合在瀏覽器中執行或部署在輕量級裝置上。
Janus-Pro-7B：
- 硬體需求：需要較高的運算資源，例如具備 24GB VRAM 的 GPU。這將更適合使用較新顯示卡的使用者
- 應用場景：適合在標準 GPU 上執行，以及需要高效能的場景。
摘要
如果您的應用場景需要高影像品質和複雜的指令理解，而且您有足夠的運算資源，我們建議您使用 Janus-Pro-7B。
如果您需要輕量級部署或運算資源有限，我們建議您使用 Janus-Pro-1B。
社區支援與資源
DeepSeek 為開發人員提供豐富的資源和支援：
- 官方文件提供詳細的 API 介面說明和技術指南，包括模型微調、部署教學等內容。
- 開發人員社群提供論壇和討論群組，以促進開發人員之間的經驗交流。定期舉辦技術分享會和 hackathons。
- 技術支援提供專業的技術支援服務，解決使用者在使用過程中遇到的問題。
