236B
モデルパラメーター数量
DeepSeek
関連組織
オープンソース
ライセンスタイプ
2024年9月4日
リリース時間
モデルの紹介
DeepSeek-V2.5 は、DeepSeek-V2-Chat と DeepSeek-Coder-V2-Instruct を組み合わせたアップグレード版です。新しいモデルは、前の2つのバージョンの汎用機能とコーディング能力を統合しています。
言語理解能力
多くの場合、セマンティックな誤判断を行い、応答の明らかな論理的切断につながります。
5.2
知識カバレッジの範囲
主流の分野の中心的な知識を持っていますが、最先端の学際的な分野の報道は限られています。
7.6
推論能力
コヒーレントな推論チェーンを維持することができず、多くの場合、反転した因果関係や誤算を引き起こします。
4.4
モデル比較
DeepSeek-V2.5 vs Qwen2.5-7B-Instruct
Qwen2と同様に、Qwen2.5言語モデルは最大128Kトークンをサポートし、最大8Kトークンを生成できます。また、中国語、英語、フランス語、スペイン語、ポルトガル語、ドイツ語、イタリア語、ロシア語、日本語、韓国語、ベトナム語、タイ語、アラビア語など、29以上の言語に対応しています。
DeepSeek-V2.5 vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415
新しい深層思考モデルのDoubao-1.5は、数学、プログラミング、科学的な推論などの専門分野や、クリエイティブライティングなどの汎用タスクにおいて優れたパフォーマンスを発揮しています。AIME 2024、Codeforces、GPQAなどの複数の権威あるベンチマークで業界トップレベルに達しているか、またはそれに近い成果を収めています。
関連モデル
DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 は、効率的なトレーニングと推論が特徴の強力な混合専門家モデル（Mixture-of-Experts）です。総パラメータ数は2360億で、各トークンごとに210億のパラメータがアクティブになります。DeepSeek 67B と比較すると、DeepSeek-V2 はより高いパフォーマンスを達成し、トレーニングコストを42.5%削減、KVキャッシュを93.3%削減、最大生成スループットを5.76倍に向上させています。
DeepSeek-V3-0324
複数の評価において、DeepSeek-V3はQwen2.5-72BやLlama-3.1-405Bなどの他のオープンソースモデルを上回り、GPT-4やClaude-3.5-Sonnetのようなトップクラスのクローズドソースモデルのパフォーマンスにも匹敵します。
DeepSeek-V2-Lite-Chat
DeepSeekが発表した強力なMixture-of-Experts（MoE）言語モデルであるDeepSeek-V2に対し、DeepSeek-V2-Liteはその軽量版です。
DeepSeek-V2-Chat
DeepSeek-V2 は、経済的なトレーニングと効率的な推論を特徴とする強力なMixture-of-Experts（MoE）言語モデルです。合計2360億のパラメータを持ち、各トークンごとに210億のパラメータがアクティブになります。DeepSeek 67Bと比較すると、DeepSeek-V2はより優れたパフォーマンスを達成し、トレーニングコストを42.5％削減、KVキャッシュを93.3％削減、最大生成スループットを5.76倍に向上させています。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 は、大規模な強化学習（RL）によってトレーニングされたモデルであり、初期段階での教師ありフィーチャリング（SFT）は使用していません。数学、コーディング、および推論タスクでのパフォーマンスは、OpenAI-o1 と同等です。
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