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16\/32节点的集群上进行，每个节点配备8块Nvidia A100（40Gb）GpU。经过7\/14天的训练，deepSeek就成功训练出了能够击败openAI dALL-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！