DeepSeek-V2-Chat
236B
모델 매개 변수 수량
DeepSeek
제휴 조직
오픈 소스
라이선스 유형
2024년 5월 5일
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.
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 Doubao-1.5-thinking-pro-250415
새로운 심층 사고 모델인 Doubao-1.5는 수학, 프로그래밍, 과학적 추론 등의 전문 분야와 크리에이티브 라이팅 등의 일반적인 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. AIME 2024, Codeforces, GPQA 등의 여러 권위 있는 벤치마크에서 산업 최고 수준에 도달하거나 근접한 성과를 보였습니다.
관련 모델
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-V2.5
DeepSeek-V2.5는 DeepSeek-V2-Chat과 DeepSeek-Coder-V2-Instruct를 결합한 업그레이드된 버전입니다. 새 모델은 이전 두 버전의 일반적이고 코드 작성 능력을 통합합니다.
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.
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 은 감독된 미세 조정(SFT) 없이 대규모 강화 학습(RL)으로 훈련된 모델입니다. 수학, 코딩 및 추론 작업에서 OpenAI-o1과 동등한 성능을 보입니다.
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