DeepSeek-V2-Chat
236B
Quantité de paramètre de modèle
DeepSeek
Organisation affiliée
Source ouverte
Type de licence
5 mai 2024
Temps de libération
Introduction du modèle
DeepSeek-V2 est un modèle linguistique robuste du type Mixture-of-Experts (MoE), caractérisé par un entraînement économique et une inférence efficace. Il comporte 236 milliards de paramètres au total, dont 21 milliards sont activés pour chaque jeton. Comparé à DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 offre des performances supérieures tout en économisant 42.5 % des coûts d'entraînement, réduisant la mémoire cache KV de 93.3 % et augmentant le débit maximal de génération de 5.76 fois.
Score complet
Dialogue du langage
Réserve de connaissances
Association de raisonnement
Calcul mathématique
Écriture de code
Commande suivante
Capacité de compréhension du langage
Fait souvent des erreurs de jugement sémantique, conduisant à des déconnexions logiques évidentes dans les réponses.
5.0
Portée de la couverture des connaissances
A des angles morts de connaissances importantes, montrant souvent des erreurs factuelles et répétant des informations obsolètes.
6.3
Capacité de raisonnement
Incapable de maintenir des chaînes de raisonnement cohérentes, provoquant souvent une causalité inversée ou des erreurs de calcul.
4.1
Comparaison du modèle
DeepSeek-V2-Chat vs Qwen2.5-7B-Instruct
Comme Qwen2, les modèles de langue Qwen2.5 prennent en charge jusqu'à 128K tokens et peuvent générer jusqu'à 8K tokens. Ils maintiennent également une prise en charge multilingue pour plus de 29 langues, y compris le chinois, l'anglais, le français, l'espagnol, le portugais, l'allemand, l'italien, le russe, le japonais, le coréen, le vietnamien, le thaï, l'arabe et bien d'autres.
DeepSeek-V2-Chat vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415
Le nouveau modèle de réflexion profonde Doubao-1.5 se distingue dans des domaines professionnels tels que les mathématiques, la programmation, la raisonnement scientifique, ainsi que dans des tâches générales comme l'écriture créative. Il a atteint ou est proche du niveau supérieur de l'industrie sur plusieurs benchmarks autorisés tels que AIME 2024, Codeforces et GPQA.
DeepSeek-V2-Chat vs Step-1-8K
Step-1-8K est un modèle API produit par Step Star, le numéro de version du modèle est step-1-8k.
Modèle connexe
DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 est un modèle de langue robuste de type Mixture-of-Experts (MoE), caractérisé par un coût d'entraînement économique et une inférence efficace. Il comprend un total de 236 milliards de paramètres, dont 21 milliards sont activés pour chaque jeton. Comparé à DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 offre des performances supérieures tout en économisant 42,5 % des coûts d'entraînement, réduisant la mémoire de cache KV de 93,3 % et augmentant la capacité maximale de génération jusqu'à 5,76 fois.
DeepSeek-V2.5
DeepSeek-V2.5 est une version mise à jour combinant DeepSeek-V2-Chat et DeepSeek-Coder-V2-Instruct. Le nouveau modèle intègre les capacités générales et de codage des deux versions précédentes.
DeepSeek-V3-0324
DeepSeek-V3 surpasse d'autres modèles open source tels que Qwen2.5-72B et Llama-3.1-405B dans plusieurs évaluations et égale les performances des meilleurs modèles propriétaires comme GPT-4 et Claude-3.5-Sonnet.
DeepSeek-V2-Lite-Chat
DeepSeek-V2, un modèle de langue Mixture-of-Experts (MoE) puissant présenté par DeepSeek, DeepSeek-V2-Lite est une version allégée de celui-ci.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 est un modèle entraîné via un apprentissage par renforcement (RL) à grande échelle sans utiliser de mise au point supervisée (SFT) comme étape initiale. Ses performances dans les tâches mathématiques, de codage et de raisonnement sont comparables à celles d'OpenAI-o1.
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