DeepSeek-V2-Lite-Chat
16B
Cantidad de parámetros del modelo
DeepSeek
Organización afiliada
Código abierto
Tipo de licencia
15 de mayo de 2024
Tiempo de lanzamiento
Introducción al modelo
DeepSeek-V2, un modelo fuerte de lenguaje Mixture-of-Experts (MoE) presentado por DeepSeek, el DeepSeek-V2-Lite es una versión ligera de él.
Puntaje integral
Diálogo del idioma
Reserva de conocimiento
Asociación de razonamiento
Cálculo matemático
Redacción de código
Comando siguiente
Desliza hacia la izquierda y la derecha para ver más
Capacidad de comprensión del lenguaje
A menudo hace juicios mal semánticos, lo que lleva a obvias desconexiones lógicas en las respuestas.
3.1
Alcance de cobertura de conocimiento
Tiene puntos ciegos de conocimiento significativo, a menudo que muestran errores objetivos y repitiendo información obsoleta.
4.1
Capacidad de razonamiento
Incapaz de mantener cadenas de razonamiento coherentes, a menudo causando causalidad invertida o errores de cálculo.
2.8
Comparación de modelos
DeepSeek-V2-Lite-Chat vs Qwen2.5-7B-Instruct
Así como Qwen2, los modelos de lenguaje Qwen2.5 admiten hasta 128K tokens y pueden generar hasta 8K tokens. También mantienen el soporte multilingüe para más de 29 idiomas, incluidos chino, inglés, francés, español, portugués, alemán, italiano, ruso, japonés, coreano, vietnamita, tailandés, árabe y más.
DeepSeek-V2-Lite-Chat vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro es un modelo lanzado por el equipo de investigación en inteligencia artificial Google DeepMind, utilizando el número de versión Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06.
DeepSeek-V2-Lite-Chat vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini es un modelo de API producido por OpenAI, con el número de versión específico siendo gpt-4o-mini-2024-07-18.
DeepSeek-V2-Lite-Chat vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415
El nuevo modelo de pensamiento profundo Doubao-1.5 se destaca en campos profesionales como las matemáticas, la programación, el razonamiento científico y tareas generales como la escritura creativa. Ha alcanzado o está cerca del nivel superior de la industria en varios benchmarks autoritarios como AIME 2024, Codeforces y GPQA.
Modelo relacionado
DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 es un modelo de lenguaje de Mixture-of-Experts (MoE) potente, caracterizado por un entrenamiento económico y una inferencia eficiente. Cuenta con 236 mil millones de parámetros en total, 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 almacenamiento en caché KV en un 93,3% y mejora la capacidad máxima de generación hasta 5,76 veces.
DeepSeek-V2.5
DeepSeek-V2.5 es una versión actualizada que combina DeepSeek-V2-Chat y DeepSeek-Coder-V2-Instruct. El nuevo modelo integra las capacidades generales y de codificación de las dos versiones anteriores.
DeepSeek-V3-0324
DeepSeek-V3 supera a otros modelos open source como Qwen2.5-72B y Llama-3.1-405B en múltiples evaluaciones y coincide con el rendimiento de los principales modelos cerrados como GPT-4 y Claude-3.5-Sonnet.
DeepSeek-V2-Lite-Chat
DeepSeek-V2, un modelo de lenguaje potente de Mixture-of-Experts (MoE) presentado por DeepSeek, el DeepSeek-V2-Lite es una versión ligera de él.
DeepSeek-V2-Chat
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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