DeepSeek-V3-0324
671B
मॉडल पारसिगर मात्रा
DeepSeek
संबद्ध संगठन
ओपन सोर्स
लाइसेंस प्रकार
24 मार्च 2025
जारी करने का समय
मॉडल परिचय
डीपसीक-V3 कई मूल्यांकनों में Qwen2.5-72B और Llama-3.1-405B जैसे अन्य 오픈 स्रोत मॉडल्स को पारदर्शी करता है और GPT-4 और Claude-3.5-Sonnet जैसे शीर्ष श्रेणी के बंद स्रोत मॉडल्स के प्रदर्शन के साथ मेल खाता है।
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भाषा समझ की क्षमता
जटिल संदर्भों को समझने और तार्किक रूप से सुसंगत वाक्यों को उत्पन्न करने में सक्षम, हालांकि कभी -कभी टोन नियंत्रण में बंद हो जाता है।
7.4
ज्ञान कवरेज गुंजाइश
मुख्यधारा के विषयों का मुख्य ज्ञान है, लेकिन इसमें अत्याधुनिक अंतःविषय क्षेत्रों की सीमित कवरेज है।
8.7
तर्क क्षमता
तीन से अधिक चरणों के साथ तार्किक तर्क कर सकते हैं, हालांकि नॉनलाइनर संबंधों को संभालने पर दक्षता गिरती है।
8.9
मॉडल तुलना
DeepSeek-V3-0324 vs Qwen2.5-7B-Instruct
जैसे Qwen2, Qwen2.5 भाषा मॉडल्स 128K टोकन्स तक समर्थन करते हैं और अधिकतम 8K टोकन्स तक प्रस्तुत कर सकते हैं। वे 29 से अधिक भाषाओं, जिनमें चीनी, अंग्रेजी, फ्रेंच, स्पैनिश, पुर्तगाली, जर्मन, इटालियन, रूसी, जापानी, कोरियन, वियतनामी, थाई, अरबी और अधिक, का बहुभाषी समर्थन भी बनाए रखते हैं।
DeepSeek-V3-0324 vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
जिमिनी 2.5 प्रो, गूगल डीपमाइंड के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शोध टीम द्वारा जारी किया गया मॉडल है, जिसका वर्जन नंबर Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06 है।
DeepSeek-V3-0324 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini, ओपनAI द्वारा बनाई गई API मॉडल है, जिसका विशेष वर्जन नंबर gpt-4o-mini-2024-07-18 है।
DeepSeek-V3-0324 vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415
नया गहरा सोचने वाला मॉडल Doubao-1.5 गणित, प्रोग्रामिंग, वैज्ञानिक तर्क जैसे पेशेवर क्षेत्रों और कल्पनाशील लेखन जैसी सामान्य कार्यों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। यह AIME 2024, Codeforces और GPQA जैसे कई प्रमाणिक मापदंडों पर उद्योग के ऊपरी तीर पर पहुंच गया है या उनकी नजदीक है।
संबंधित मॉडल
DeepSeek-V2-Chat-0628
डीपसीक-V2 एक मिश्रण-ऑफ-इक्सपर्ट्स (MoE) भाषा मॉडल है जो कीमती ट्रेनिंग और कुशल अनुमान लगाव के साथ चिन्हित है। यह कुल 236 बिलियन पैरामीटरों से मिलकर बना है, जिसमें से 21 बिलियन प्रत्येक टोकन के लिए सक्रिय हैं। डीपसीक 67B की तुलना में, डीपसीक-V2 मजबूत प्रदर्शन प्रदान करता है, और इसने 42.5% की ट्रेनिंग लागत की कटौती की, KV कैश को 93.3% कम किया और अधिकतम उत्पादकता को 5.76 गुना बढ़ाया।
DeepSeek-V2.5
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DeepSeek-V2-Chat
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