deepseek的低成本、高性能开源模式已经成为病毒。大量新用户注册了 deepseek 网站，导致网站多次崩溃。
随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）正在改变我们工作和生活的方方面面。
但在过去的一段时间里，它也经历了许多困难和挑战。在这一领域，DeepSeek 凭借其创新的技术和出色的性能脱颖而出。
我们将深入了解 Janus Pro DeepSeek、最新的人工智能模型和 DeepSeek 最新的开源多模态大型模型。了解其技术特点、发展历程和实际应用价值。
什么是 Janus Pro DeepSeek?
Janus Pro 是 DeepSeek 团队发布的开源多模态人工智能模型，主要用于图像理解和图像生成。
核心职能
- 多模态理解和生成:Janus Pro 可同时处理文本和图像，既能理解图像内容，又能根据文本描述生成图像。
- 开源和大规模模式:它有 1B 和 7B 两种参数规格，是开放源码，可通过商业途径获得
发展 Janus Pro DeepSeek
建立和发展
- 2023 年 7 月:DeepSeek 正式成立，总部位于杭州，专注于通用人工智能（AGI）领域的研发。
- 2023 年 11 月 2 日:发布首个开源代码大型模型 DeepSeek Coder，支持多种编程语言的代码生成、调试和数据分析任务。
- 2023 年 11 月 29 日:推出参数规模为 670 亿的通用大型模型 DeepSeek LLM，包括 7B 和 67B 的基础版本和聊天版本。
技术突破和产品迭代
- 2024 年 5 月 7 日:第二代开源混合专家（MoE）模型 DeepSeek-V2 发布，参数总数达 2360 亿，推理成本降至每百万代币仅需 1 元人民币。
- 2024 年 12 月 26 日:DeepSeek-V3 发布，参数总数达 6710 亿。它采用创新的 MoE 架构和 FP8 混合精度训练，训练成本仅为 557.6 万美元。
- 2025 年 1 月 20 日:新一代推理模型 DeepSeek-R1 发布，性能与 OpenAI 的 o1 正式版相当，并已开源。
1 月 27 日 janus pro 多模式模型 发布，并在发布后立即开源，让更多人参与到大型人工智能模型的开发过程中，用有限的资源使用和学习最新的人工智能技术。
Janus Pro DeepSeek 的核心技术
视觉编码解耦
Janus Pro 采用视觉编码解耦技术，将视觉编码路径拆分为独立的处理路径，分别用于多模态理解和生成任务。这一设计有效解决了传统多模态模型中视觉编码器在理解和生成任务中的功能冲突问题，提高了模型的灵活性和任务适应性。
统一变压器架构
尽管视觉编码路径已经解耦，但 Janus Pro 仍然使用单一的转换器架构来处理多模态任务。这种统一的架构简化了模型设计，同时提高了模型的可扩展性和模型跨任务协同工作的能力。
优化培训战略
Janus Pro 对训练策略进行了一系列优化，包括
- 延长 ImageNet 数据集的训练时间，提高模型的图像理解能力。
- 以训练文本到图像数据为重点，优化模型的生成能力。
- 调整训练数据的比例可确保模型在多模态任务中表现得更加稳定和高效。
扩展训练数据
Janus Pro 使用大规模和多样化的训练数据，包括多模态理解数据和视觉生成数据。这些数据的扩展不仅提高了模型的理解能力，还增强了模型的生成质量。
创新的视觉编码器
对于多模态理解任务，Janus Pro 使用 SigLIP-L 作为视觉编码器，它支持高达 384×384 分辨率的图像输入。这种高分辨率支持可使模型捕捉到更多的图像细节，从而提高视觉理解的准确性。
高性能生成模块
在图像生成任务中，Janus Pro 使用了 LlamaGen Tokenizer，其低采样率为 16，以生成更精细的图像。这种设计使生成的图像更加逼真和细腻。
基础设施创新
Janus Pro 建立在 DeepSeek-LLM-1.5b 和 DeepSeek-LLM-7b 模型的基础上，这两个模型提供了强大的多模态处理能力，使其在多模态理解和生成任务方面表现出色。
多模式理解和生成能力
Janus Pro 不仅能处理多模态理解任务（如视觉问题解答和图像字幕），还能根据文本描述生成高质量的图像。这种能力使其在多模态场景中表现出色。
Janus Pro DeepSeek 性能
DeepSeek 的 Janus-Pro 模型在多模态理解和生成任务中表现出色。以下是对其性能的详细分析：
多模态理解性能
- MMBench 基准：Janus-Pro-7B 在多模态理解的 MMBench 基准测试中获得了 79.2 分，超过了现有的最先进的统一多模态模型，包括 Janus（69.4 分）、TokenFlow（68.9 分）和 MetaMorph（75.2 分）。
- 视觉问题解答：Janus-Pro 的视觉问题回答准确率超过了 GPT-4V，能准确识别图像中的细节并回答相关问题。
文本到图像指令跟踪
- GenEval 基准测试：在 GenEval 测试中，Janus-Pro-7B 实现了 80% 的总体准确率，明显优于 DALL-E 3（67%）和 Stable Diffusion 3 Medium（74%）等其他模型。
复杂命令理解：在 DPG-Bench 测试中，Janus-Pro-7B 获得了 84.19 分的优异成绩，并能准确生成 "山顶有蓝色湖泊的雪山 "等复杂场景。
文本到图像的生成性能
- 图像质量和稳定性：尽管输出分辨率仅为 384×384，但 Janus-Pro-7B 生成的图像具有高度的真实性和丰富的细节，尤其是在处理富有想象力和创造力的场景时。它能准确理解提示语中的语义信息，生成逻辑合理、连贯的图像。
- 生成速度：Janus-Pro 支持单卡生成 4K 图像，比 Stable Diffusion 3 快 2 倍。
模型结构和培训
- 解耦视觉编码：Janus-Pro 采用独立编码方法将原始输入转换为特征，然后由统一的自回归变换器进行处理，从而实现多模态理解和生成任务中视觉编码的解耦。
- 训练数据：Janus-Pro 将 7200 万张高质量合成图像纳入训练，确保真实数据与合成数据的比例为 1:1。它还增加了约 9000 万个多模态理解训练数据样本，大大提高了模型性能。
可扩展性和部署
模型大小：Janus-Pro 系列提供参数大小为 1B 和 7B 的型号，兼顾了性能和计算成本，适用于更多的使用情况。
最小化部署：Janus-Pro 根据 MIT 许可发布，支持商业用途，并提供两个版本：1.5B（需要 16GB 显存）和 7B（需要 24GB 显存），可在标准 GPU 上运行。
Janus Pro DeepSeek 的实际应用场景
人工智能多模态模型，尤其是文本到图像模型，在商业领域具有巨大的发展潜力。经过长期的发展，人工智能文本到图像模型已经取得了长足的进步
在最常见的广告或海报设计场景中，设计师或用户可以使用 Janus pro 输入文字说明，快速生成高质量的海报。通过迭代海报原型，他们可以节省设计时间，提高创意效率。这可以大大提高设计师的工作效率，让他们把时间花在更有意义的事情上
除了传统的海报设计或广告设计，在时下较为流行的游戏场景中，ai 大模型还可以帮助设计师实时生成游戏场景、人物和道具，在降低开发成本和难度的同时，提升游戏的视觉效果。我们相信，ai 大模型能继续释放创作者的潜能和想象力，实现更多有趣的产品
除了设计领域，在其他学习、教育领域以及医学专业垂直领域，多模态模式也会有很大的发展。
未来，我们可能会看到更多非常有趣的应用出现，它们可以大大提高我们的生活效率和质量。
同时，Janus-Pro 的开源特性（MIT 许可证）和最小部署方法（支持在标准 GPU 上运行）进一步降低了进入门槛，使其广泛适用于上述领域。
这样可以让更多的用户参与开发，让更多的人能够改进这些功能，提高整个社区的能力。
如何选择适合自己的 Janus Pro DeepSeek 版本？
Janus-Pro 有两个开源版本：Janus-Pro-1B 和 Janus-Pro-7B。选择哪个版本取决于您的具体需求、计算资源和应用场景。以下是详细的比较和建议：
适用方案
Janus-Pro-1B：
- 轻量级应用程序：适合在移动设备、浏览器或资源有限的环境中使用。这可以让更多用户体验到最新的 Janus pro。
- 快速原型设计：适合快速开发和测试多模态功能，无需大量计算资源。这对于人工智能爱好者来说非常重要，他们可以在不需要大量计算资源的情况下快速迭代和发现研究中遇到的问题。
Janus-Pro-7B：
- 高质量图像生成：适用于需要生成复杂场景高质量图像的应用，如广告设计、游戏开发和艺术创作。这种模式更适合专业设计场景，需要更强大的硬件能力和更强大的计算能力
- 复杂指令理解：适用于需要处理复杂文本指令并生成准确图像的场景，如虚拟现实（VR）和增强现实（AR）。
部署要求
Janus-Pro-1B：
- 硬件要求：适合在资源有限的设备上运行，如需要 16GB VRAM 的图形处理器。如果你只有早期的显卡，那么这款软件可能更适合你
- 应用场景：适合在浏览器中运行或部署在轻量级设备上。
Janus-Pro-7B：
- 硬件要求：需要更高的计算资源，如配备 24GB VRAM 的图形处理器。这将更适合使用较新显卡的用户
- 应用场景：适合在标准 GPU 上运行，也适合需要高性能的应用场景。
摘要
如果您的应用场景要求较高的图像质量和复杂的指令理解能力，并且您有足够的计算资源，我们建议您使用 Janus-Pro-7B。
如果您需要轻量级部署或计算资源有限，我们建议使用 Janus-Pro-1B。
社区支持和资源
DeepSeek 为开发人员提供丰富的资源和支持：
- 官方文档提供详细的应用程序接口说明和技术指南，包括模型微调、部署教程和其他内容。
- 开发人员社区提供论坛和讨论组，以促进开发人员之间的经验交流。定期举办技术分享会和黑客马拉松。
- 技术支持提供专业的技术支持服务，解决用户在使用过程中遇到的问题。
