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Actualizado 7 h ago
DeepSeek

Organization

Huella pública de GitHub de DeepSeek

@deepseek-ai
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39

Repositorios públicos

649.953

Total de estrellas

105.110

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La organización DeepSeek, bajo el nombre de usuario deepseek-ai, tiene una notable presencia en GitHub con una amplia gama de repositorios públicos. Sus proyectos más destacados incluyen deepseek-harness y DeepSeek-V3, desarrollados principalmente en lenguajes como Python, TypeScript y C++. Su enfoque está en la integración y el desarrollo de herramientas para la inteligencia artificial.

Principales lenguajes

Python 21C++ 3Cuda 3TypeScript 1Makefile 1Rust 1

Repositorios públicos

deepseek-harness

220.448

DeepSeek Harness: Everything is a Plugin.

TypeScript
Actualizado 11 sept 2026

DeepSeek-V3

104.428

No se proporcionó descripción para este repositorio.

Python
Actualizado 11 sept 2026

DeepSeek-R1

92.000

No se proporcionó descripción para este repositorio.

Idioma desconocido
Actualizado 11 sept 2026

awesome-deepseek-integration

39.080

Integrate the DeepSeek API into popular software

Idioma desconocido
Actualizado 11 sept 2026

DeepSeek-Coder

24.253

DeepSeek Coder: Let the Code Write Itself

Python
Actualizado 11 sept 2026

DeepSeek-OCR

23.876

Contexts Optical Compression

Python
Actualizado 11 sept 2026

Janus

17.762

Janus-Series: Unified Multimodal Understanding and Generation Models

Python
Actualizado 11 sept 2026

FlashMLA

12.914

FlashMLA: Efficient Multi-head Latent Attention Kernels

C++
Actualizado 11 sept 2026

3FS

10.195

A high-performance distributed file system designed to address the challenges of AI training and inference workloads.

C++
Actualizado 11 sept 2026

DeepEP

10.129

DeepEP: an efficient expert-parallel communication library

Cuda
Actualizado 11 sept 2026

open-infra-index

8066

Production-tested AI infrastructure tools for efficient AGI development and community-driven innovation

Idioma desconocido
Actualizado 11 sept 2026

DeepGEMM

7814

DeepGEMM: clean and efficient BLAS kernel library on GPU

Cuda
Actualizado 11 sept 2026

DeepSeek-LLM

7249

DeepSeek LLM: Let there be answers

Makefile
Actualizado 11 sept 2026

DeepSpec

7102

DeepSpec: a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding algorithms

Python
Actualizado 11 sept 2026

DeepSeek-Coder-V2

7007

DeepSeek-Coder-V2: Breaking the Barrier of Closed-Source Models in Code Intelligence

Idioma desconocido
Actualizado 11 sept 2026

awesome-deepseek-agent

6065

No se proporcionó descripción para este repositorio.

Idioma desconocido
Actualizado 11 sept 2026

DeepSeek-VL2

5373

DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding

Python
Actualizado 11 sept 2026

DeepSeek-V2

5037

DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model

Idioma desconocido
Actualizado 11 sept 2026

smallpond

5006

A lightweight data processing framework built on DuckDB and 3FS.

Python
Actualizado 10 sept 2026

Engram

4660

Conditional Memory via Scalable Lookup: A New Axis of Sparsity for Large Language Models

Python
Actualizado 11 sept 2026

DeepSeek-VL

4179

DeepSeek-VL: Towards Real-World Vision-Language Understanding

Python
Actualizado 11 sept 2026

DeepSeek-Math

3440

DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models

Python
Actualizado 11 sept 2026

DeepSeek-OCR-2

3401

Visual Causal Flow

Python
Actualizado 10 sept 2026

DreamCraft3D

3024

[ICLR 2024] Official implementation of DreamCraft3D: Hierarchical 3D Generation with Bootstrapped Diffusion Prior

Python
Actualizado 2 sept 2026

DualPipe

3007

A bidirectional pipeline parallelism algorithm for computation-communication overlap in DeepSeek V3/R1 training.

Python
Actualizado 11 sept 2026

DeepSeek-MoE

1974

DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models

Python
Actualizado 7 sept 2026

TileKernels

1759

A kernel library written in tilelang

Python
Actualizado 11 sept 2026

DeepSeek-V3.2-Exp

1647

No se proporcionó descripción para este repositorio.

Python
Actualizado 11 sept 2026

DeepSeek-Math-V2

1607

No se proporcionó descripción para este repositorio.

Python
Actualizado 8 sept 2026

EPLB

1426

Expert Parallelism Load Balancer

Python
Actualizado 8 sept 2026

DeepSeek-Prover-V2

1302

No se proporcionó descripción para este repositorio.

Idioma desconocido
Actualizado 11 sept 2026

profile-data

1185

Analyze computation-communication overlap in V3/R1.

Idioma desconocido
Actualizado 4 sept 2026

awesome-deepseek-coder

823

A curated list of open-source projects related to DeepSeek Coder

Idioma desconocido
Actualizado 8 sept 2026

ESFT

747

Expert Specialized Fine-Tuning

Python
Actualizado 11 sept 2026

DeepSeek-Prover-V1.5

584

No se proporcionó descripción para este repositorio.

Python
Actualizado 18 ago 2026

LPLB

530

An early research stage expert-parallel load balancer for MoE models based on linear programming.

Python
Actualizado 11 sept 2026

deepseek-recipe

295

No se proporcionó descripción para este repositorio.

Rust
Actualizado 11 sept 2026

DeepSelect

291

DeepSelect: TopK kernels for DeepSeek Sparse Attention (DSA) and Samplers

Cuda
Actualizado 11 sept 2026

DeepJIT

268

A lightweight library for xPU kernel JIT compilation

C++
Actualizado 11 sept 2026

Preguntas frecuentes

¿Qué construye deepseek-ai en GitHub?

Deepseek-ai desarrolla una variedad de herramientas y bibliotecas relacionadas con la inteligencia artificial. Sus repositorios incluyen proyectos como deepseek-harness y DeepSeek-Coder, que permiten integrar y mejorar el uso de API en diferentes aplicaciones.

¿Qué lenguajes de programación utiliza deepseek-ai?

Deepseek-ai utiliza varios lenguajes de programación, con Python y TypeScript como sus principales. También trabaja con C++, Cuda y Rust, lo que refleja su enfoque en la eficiencia y el rendimiento en proyectos de inteligencia artificial.

¿Son públicos los repositorios de deepseek-ai?

Sí, todos los repositorios de deepseek-ai son públicos en GitHub. Esto permite que otros desarrolladores accedan y contribuyan a sus proyectos, fomentando la colaboración en la comunidad de inteligencia artificial.

¿Esta exposición es intencionada?

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