MaisonDeepSeek-V3-0324
671B
Quantité de paramètre de modèle
DeepSeek
Organisation affiliée
Source ouverte
Type de licence
24 mars 2025
Temps de libération
Personnalités associées
Introduction du modèle
DeepSeek-V3 surpasse les autres modèles open-source tels que Qwen2.5-72B et Llama-3.1-405B dans plusieurs évaluations et égale les performances des modèles propriétaires de premier plan comme GPT-4 et Claude-3.5-Sonnet.
Score complet
Dialogue du langage
Réserve de connaissances
Association de raisonnement
Calcul mathématique
Écriture de code
Commande suivante
Faites glisser vers la gauche et la droite pour voir plus
Capacité de compréhension du langage
Capable de comprendre des contextes complexes et de générer des phrases logiquement cohérentes, bien que parfois hors du contrôle de la tonalité.
7.5
Portée de la couverture des connaissances
Possède une connaissance fondamentale des disciplines traditionnelles, mais a une couverture limitée des champs interdisciplinaires de pointe.
8.8
Capacité de raisonnement
Incapable de maintenir des chaînes de raisonnement cohérentes, provoquant souvent une causalité inversée ou des erreurs de calcul.
5.4
Comparaison du modèle
DeepSeek-V3-0324 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-V3-0324 vs Hunyuan-T1-20250822
Le modèle de raisonnement profond développé indépendamment par Tencent porte le numéro de version hunyuan-t1-20250822.
DeepSeek-V3-0324 vs Spark-X1
Le modèle d'inférence Spark X1 publié par iFlytek, sur la base de tâches mathématiques nationales de premier plan, compare les performances de tâches générales telles que l'inférence, la génération de texte et la compréhension du langage avec OpenAI o1 et DeepSeek R1.
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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.
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