모델 소개
DeepSeek-V2.5는 DeepSeek-V2-Chat과 DeepSeek-Coder-V2-Instruct를 결합한 업그레이드된 버전입니다. 새 모델은 이전 두 버전의 일반적이고 코드 작성 능력을 통합합니다.
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언어 이해 능력
종종 의미 론적 잘못 판단을 내리며, 논리적 인 분리가 응답으로 이어집니다.
5.2
지식 범위 범위
주류 분야에 대한 핵심 지식을 보유하고 있지만 최첨단 학제 간 분야에 대한 제한된 범위를 가지고 있습니다.
7.6
추론 능력
일관된 추론 사슬을 유지할 수 없으며 종종 역 원인 또는 오해를 유발합니다.
4.4
모델 비교
DeepSeek-V2.5 vs Qwen2.5-7B-Instruct
Qwen2와 마찬가지로, Qwen2.5 언어 모델은 최대 128K 토큰을 지원하며 최대 8K 토큰을 생성할 수 있습니다. 또한 중국어, 영어, 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어, 독일어, 이탈리아어, 러시아어, 일본어, 한국어, 베트남어, 타이어, 아랍어 등 29개 이상의 언어를 지원합니다.
DeepSeek-V2.5 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini는 OpenAI에서 개발한 API 모델이며, 특정 버전 번호는 gpt-4o-mini-2024-07-18입니다.
DeepSeek-V2.5 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini는 OpenAI에서 개발한 API 모델로, 특정 버전 번호는 gpt-4o-mini-2024-07-18입니다.
관련 모델
DeepSeek-V3-0324
DeepSeek-V3는 Qwen2.5-72B 및 Llama-3.1-405B와 같은 다른 오픈소스 모델을 여러 평가에서 능가하며 GPT-4 및 Claude-3.5-Sonnet과 같은 최상위 비공개 모델의 성능에 필적합니다.
DeepSeek-R1-0528
Deepseek R1의 최신 버전.
DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2는 경제적인 훈련과 효율적인 추론이 특징인 강력한 혼합 전문가(Mixture-of-Experts) 언어 모델입니다. 총 2360억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 각 토큰마다 210억 개의 파라미터가 활성화됩니다. DeepSeek 67B와 비교했을 때, DeepSeek-V2는 더 나은 성능을 제공하면서도 42.5%의 훈련 비용을 절감하고, KV 캐시를 93.3% 줄이며, 최대 생성 스루풋을 5.76배 증가시킵니다.
DeepSeek-V3-0324
여러 평가에서 DeepSeek-V3은 Qwen2.5-72B 및 Llama-3.1-405B와 같은 다른 오픈소스 모델들을 능가했으며, GPT-4 및 Claude-3.5-Sonnet과 같은 최고급 폐쇄형 소스 모델의 성능에도 필적합니다.
DeepSeek-V2-Lite-Chat
DeepSeek가 발표한 강력한 Mixture-of-Experts(MoE) 언어 모델인 DeepSeek-V2의 경량 버전이 DeepSeek-V2-Lite입니다.
관련 문서
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