HogarDeepSeek-V3-0324
671B
Cantidad de parámetros del modelo
DeepSeek
Organización afiliada
Código abierto
Tipo de licencia
24 de marzo de 2025
Tiempo de lanzamiento
Figuras relacionadas
Introducción al modelo
DeepSeek-V3 supera a otros modelos de código abierto como Qwen2.5-72B y Llama-3.1-405B en múltiples evaluaciones y iguala el rendimiento de modelos de código cerrado de primer nivel como GPT-4 y Claude-3.5-Sonnet.
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
Capaz de comprender contextos complejos y generar oraciones lógicamente coherentes, aunque ocasionalmente en control de tono.
7.5
Alcance de cobertura de conocimiento
Posee el conocimiento central de las disciplinas convencionales, pero tiene una cobertura limitada de los campos interdisciplinarios de vanguardia.
8.8
Capacidad de razonamiento
Incapaz de mantener cadenas de razonamiento coherentes, a menudo causando causalidad invertida o errores de cálculo.
5.4
Comparación de modelos
DeepSeek-V3-0324 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-V3-0324 vs Hunyuan-T1-20250822
El modelo de razonamiento profundo desarrollado independientemente por Tencent adopta el número de versión hunyuan-t1-20250822.
DeepSeek-V3-0324 vs Spark-X1
El modelo de inferencia Spark X1 lanzado por iFlytek, además de liderar tareas matematicas nacionales, evalua el rendimiento de tareas generales como inferencia, generacion de texto e inteligencia linguistica frente al OpenAI o1 y el DeepSeek R1.
Modelo relacionado
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La última versión de Deepseek R1.
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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.
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