DeepSeek-V2-Lite-Chat
16B
Modellparametermenge
DeepSeek
Angehörige Organisation
Open Source
Lizenztyp
15. Mai 2024
Freigabezeit
Verwandte Personen
Modelleinführung
DeepSeek-V2, ein starkes Mixture-of-Experts (MoE) Sprachmodell, das von DeepSeek vorgestellt wurde, das DeepSeek-V2-Lite ist eine leichtere Version davon.
Umfassende Punktzahl
Sprachdialog
Wissensreserve
Argumentationsvereinigung
Mathematische Berechnung
Code schreiben
Befehlsschließend
Nach links und rechts swipen, um mehr anzuzeigen
Sprachverständnisfähigkeit
Fehleinschätzt häufig semantische Fehleinschätzungen, was zu offensichtlichen logischen Trennungen in Antworten führt.
3.1
Wissensabdeckung
Hat bedeutende kenntnisgebende Flecken, die häufig sachliche Fehler zeigt und veraltete Informationen wiederholt.
4.1
Argumentationsfähigkeit
Es ist nicht möglich, kohärente Argumentationsketten aufrechtzuerhalten und häufig invertierte Kausalität oder Fehlkalkulationen zu verursachen.
2.8
Modellvergleich
DeepSeek-V2-Lite-Chat vs Qwen2.5-7B-Instruct
Genau wie Qwen2 unterstützen die Qwen2.5-Sprachmodelle bis zu 128K Tokens und können bis zu 8K Tokens generieren. Sie unterstützen auch die Mehrsprachigkeit für über 29 Sprachen, darunter Chinesisch, Englisch, Französisch, Spanisch, Portugiesisch, Deutsch, Italienisch, Russisch, Japanisch, Koreanisch, Vietnamesisch, Thailändisch, Arabisch und mehr.
DeepSeek-V2-Lite-Chat vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, mit der spezifischen Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18.
DeepSeek-V2-Lite-Chat vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini ist ein API-Modell, das von OpenAI erstellt wurde, wobei die spezifische Versionsnummer gpt-4o-mini-2024-07-18 beträgt.
DeepSeek-V2-Lite-Chat vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro ist ein Modell, das von der Google DeepMind-Künstliche-Intelligenz-Forschungsabteilung veröffentlicht wurde und die Versionsnummer Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 verwendet.
DeepSeek-V2-Lite-Chat vs DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 ist ein starkes Mixture-of-Experts (MoE)-Sprachmodell, das durch kostengünstiges Training und effizientes Inferenz gekennzeichnet ist. Es besteht aus insgesamt 236 Billionen Parametern, wovon für jeden Token 21 Milliarden aktiviert sind. Im Vergleich zum DeepSeek 67B erreicht DeepSeek-V2 stärkere Leistungsmerkmale, spart dabei 42,5 % der Trainingskosten, reduziert das KV-Cache um 93,3 % und steigert die maximale Generierungsdurchsatz bis zu 5,76-mal.
Verwandter Modell
DeepSeek-V3-0324
DeepSeek-V3 übertrifft andere Open-Source-Modelle wie Qwen2.5-72B und Llama-3.1-405B in mehreren Bewertungen und erreicht die Leistung von erstklassigen Closed-Source-Modellen wie GPT-4 und Claude-3.5-Sonnet.
DeepSeek-R1-0528
Die neueste Version von Deepseek R1.
DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 ist ein starkes Mixture-of-Experts (MoE)-Sprachmodell, das durch kostengünstiges Training und effizientes Inferenz gekennzeichnet ist. Es besteht aus insgesamt 236 Billionen Parametern, wovon für jeden Token 21 Milliarden aktiviert sind. Im Vergleich zum DeepSeek 67B erreicht DeepSeek-V2 stärkere Leistungsmerkmale, spart dabei 42,5 % der Trainingskosten, reduziert das KV-Cache um 93,3 % und steigert die maximale Generierungsdurchsatz bis zu 5,76-mal.
DeepSeek-V2.5
DeepSeek-V2.5 ist eine aktualisierte Version, die DeepSeek-V2-Chat und DeepSeek-Coder-V2-Instruct kombiniert. Das neue Modell integriert die allgemeinen und Codierungsfähigkeiten der beiden vorherigen Versionen.
DeepSeek-V3-0324
DeepSeek-V3 übertrifft in mehreren Evaluierungen andere Open-Source-Modelle wie Qwen2.5-72B und Llama-3.1-405B und entspricht dem Leistungsniveau oberhalb geschlossener Modelle wie GPT-4 und Claude-3.5-Sonnet.
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