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DeepSeek-V2-Chat
Cantidad de parámetros del modelo
236B
Cantidad de parámetros del modelo
Organización afiliada
DeepSeek
Organización afiliada
Código abierto
Tipo de licencia
Tiempo de lanzamiento
6 de mayo de 2024
Tiempo de lanzamiento

Introducción al modelo
DeepSeek-V2 es un modelo de lenguaje Mixture-of-Experts (MoE) potente caracterizado por un entrenamiento económico y una inferencia eficiente. Cuenta con un total de 236 mil millones de parámetros, de los cuales 21 mil millones están activos para cada token. En comparación con DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 ofrece un mejor rendimiento, reduce en un 42,5% los costos de entrenamiento, disminuye el caché KV en un 93,3% y aumenta el rendimiento máximo de generación hasta 5,76 veces.
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Capacidad de comprensión del lenguaje Capacidad de comprensión del lenguaje
Capacidad de comprensión del lenguaje
A menudo hace juicios mal semánticos, lo que lleva a obvias desconexiones lógicas en las respuestas.
5.0
Alcance de cobertura de conocimiento Alcance de cobertura de conocimiento
Alcance de cobertura de conocimiento
Tiene puntos ciegos de conocimiento significativo, a menudo que muestran errores objetivos y repitiendo información obsoleta.
6.3
Capacidad de razonamiento Capacidad de razonamiento
Capacidad de razonamiento
Incapaz de mantener cadenas de razonamiento coherentes, a menudo causando causalidad invertida o errores de cálculo.
4.1
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DeepSeek-V3.2 La última versión de los modelos de la serie Deepseek V3.
DeepSeek-V3.2-Exp La última versión experimental de los modelos de la serie Deepseek V3.
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