16B
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5月15日
リリース時間
モデルの紹介
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。
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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。
3.8
知識カバレッジの範囲
重要な知識の盲点があり、多くの場合、事実上の誤りを示し、時代遅れの情報を繰り返します。
5.3
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。
1.9
モデル比較
DeepSeek-V2-Lite-Chat 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-Lite-Chat vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro はGoogle DeepMindの人工知能研究チームがリリースしたモデルで、バージョン番号はGemini-2.5-Pro-Preview-05-06です。
DeepSeek-V2-Lite-Chat vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini は OpenAI によって開発された API モデルで、具体的なバージョン番号は gpt-4o-mini-2024-07-18 です。
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-V2.5
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。
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-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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