집DeepSeek-V2-Chat
236B
모델 매개 변수 수량
DeepSeek
제휴 조직
오픈 소스
라이선스 유형
2024년 5월 6일
출시 시간
모델 소개
DeepSeek-V2는 경제적인 학습과 효율적인 추론을 특징으로 하는 강력한 Mixture-of-Experts(MoE) 언어 모델입니다. 총 2360억 개의 매개변수를 가지고 있으며 각 토큰마다 210억 개의 매개변수가 활성화됩니다. DeepSeek 67B와 비교했을 때, DeepSeek-V2는 더 나은 성능을 제공하면서도 42.5%의 학습 비용을 절감하고 KV 캐시를 93.3% 줄이며 최대 생성 스루풋을 5.76배 증가시킵니다.
왼쪽과 오른쪽으로 스와이프하여 더 보기
언어 이해 능력
종종 의미 론적 잘못 판단을 내리며, 논리적 인 분리가 응답으로 이어집니다.
5.0
지식 범위 범위
상당한 지식 사각 지대가 있으며, 종종 사실 오류와 구식 정보를 반복하는 경우가 많습니다.
6.3
추론 능력
일관된 추론 사슬을 유지할 수 없으며 종종 역 원인 또는 오해를 유발합니다.
4.1
모델 비교
DeepSeek-V2-Chat 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-Chat vs Hunyuan-T1-20250822
텐센트에서 독자적으로 개발한 심층 추론 모델은 버전 번호 hunyuan-t1-20250822을 채택하고 있습니다.
DeepSeek-V2-Chat vs Spark-X1
iFlytek에서 발표한 추론 모델 Spark X1은 국내 수학 과제에서 선도적인 위치를 차지하면서도, 추론, 텍스트 생성, 언어 이해 등의 일반적인 작업 성능을 OpenAI의 o1 및 DeepSeek의 R1과 비교합니다.
관련 모델
DeepSeek-V3.2
Deepseek V3 시리즈 모델의 최신 버전.
DeepSeek-V3.2-Exp
최신 실험용 버전의 Deepseek V3 시리즈 모델입니다.
DeepSeek-R1-0528
최신 버전의 Deepseek R1.
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.
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