lựa chọn

DeepSeek-V2-Chat-0628

Thêm so sánh
Thêm so sánh
Số lượng tham số mô hình
236B
Số lượng tham số mô hình
Tổ chức liên kết
DeepSeek
Tổ chức liên kết
Mã nguồn mở
Loại giấy phép
Thời gian phát hành
Ngày 06 tháng 5 năm 2024
Thời gian phát hành
Giới thiệu mô hình
DeepSeek-V2 là một mô hình ngôn ngữ dạng Mixture-of-Experts (MoE) mạnh mẽ, nổi bật ở chi phí đào tạo kinh tế và suy luận hiệu quả. Nó gồm tổng cộng 236 tỷ tham số, trong đó 21 tỷ tham số được kích hoạt cho mỗi token. So với DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 đạt hiệu suất tốt hơn đồng thời tiết kiệm 42,5% chi phí đào tạo, giảm 93,3% bộ nhớ KV cache và tăng tốc độ thông lượng tối đa lên 5,76 lần.
Kéo sang trái và phải để xem thêm
Khả năng hiểu ngôn ngữ Khả năng hiểu ngôn ngữ
Khả năng hiểu ngôn ngữ
Thường làm cho những sai lầm ngữ nghĩa, dẫn đến sự ngắt kết nối logic rõ ràng trong các phản ứng.
4.6
Phạm vi bảo hiểm kiến ​​thức Phạm vi bảo hiểm kiến ​​thức
Phạm vi bảo hiểm kiến ​​thức
Sở hữu kiến ​​thức cốt lõi về các ngành chính thống, nhưng có phạm vi bảo hiểm hạn chế về các lĩnh vực liên ngành tiên tiến.
7.8
Khả năng lý luận Khả năng lý luận
Khả năng lý luận
Không thể duy trì chuỗi lý luận mạch lạc, thường gây ra quan hệ nhân quả hoặc tính toán sai.
4.7
So sánh mô hình
Mô hình liên quan
DeepSeek-V2.5 DeepSeek-V2.5 là phiên bản nâng cấp kết hợp giữa DeepSeek-V2-Chat và DeepSeek-Coder-V2-Instruct. Mô hình mới tích hợp các khả năng tổng quan và mã hóa của hai phiên bản trước đó.
DeepSeek-V3-0324 DeepSeek-V3 vượt trội hơn các mô hình mã nguồn mở khác như Qwen2.5-72B và Llama-3.1-405B trong nhiều đánh giá và đạt hiệu suất tương đương với các mô hình đóng hàng đầu như GPT-4 và Claude-3.5-Sonnet.
DeepSeek-V2-Lite-Chat DeepSeek-V2, một mô hình ngôn ngữ Mixture-of-Experts (MoE) mạnh mẽ được trình bày bởi DeepSeek, DeepSeek-V2-Lite là phiên bản nhẹ của nó.
DeepSeek-V2-Chat DeepSeek-V2 là một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ dạng Mixture-of-Experts (MoE) đặc trưng bởi việc đào tạo tiết kiệm và suy luận hiệu quả. Nó gồm tổng cộng 236 tỷ tham số, trong đó 21 tỷ tham số được kích hoạt cho mỗi token. So với DeepSeek 67B, DeepSeek-V2 đạt hiệu suất tốt hơn đồng thời tiết kiệm 42.5% chi phí đào tạo, giảm 93.3% bộ nhớ cache KV và tăng gấp 5.76 lần tốc độ sinh tối đa.
DeepSeek-R1 DeepSeek-R1 là một mô hình được đào tạo qua quy trình Học Tập Tăng Cường (RL) quy mô lớn mà không sử dụng Tinh Chỉnh Giám Sát (SFT) như bước ban đầu. Hiệu suất của nó trong các nhiệm vụ toán học, mã hóa và suy luận ngang bằng với OpenAI-o1.
Tài liệu liên quan
Giáo dục được hỗ trợ bởi AI: Cách mạng hóa việc học ở mọi cấp độ Trí tuệ nhân tạo (AI) đang biến đổi giáo dục bằng cách cung cấp các công cụ sáng tạo để thu hút học sinh và cá nhân hóa việc học. Bài viết này xem xét cách các nhà giáo dục có thể khai thác AI, bao gồ
AI vs. Người viết: Máy móc có vượt qua được sự sáng tạo? Trong thời đại nội dung dẫn đầu, cuộc tranh luận về việc liệu trí tuệ nhân tạo (AI) có thể vượt qua người viết ngày càng sôi nổi. AI mang lại tốc độ và tiết kiệm chi phí, nhưng con người mang lại sự s
Cách mạng thần tượng AI trong giải trí với các màn trình diễn ảo Cảnh quan giải trí đang thay đổi với sự nổi lên của các thần tượng AI, những nghệ sĩ biểu diễn ảo được cung cấp bởi trí tuệ nhân tạo. Những ngôi sao kỹ thuật số này thu hút khán giả toàn cầu thông qua
Tăng cường độ chính xác trích xuất email bằng AI: Các chiến lược hàng đầu được tiết lộ Sử dụng AI để trích xuất địa chỉ email từ các cuộc hội thoại giúp tăng hiệu quả, nhưng độ chính xác vẫn là thách thức lớn đối với các nhà phát triển. Hướng dẫn này khám phá các chiến lược đã được chứn
Trang màu hỗ trợ bởi AI: Tạo thiết kế tuyệt đẹp dễ dàng Khám phá nền tảng AI sáng tạo chuyển đổi việc tạo ra các trang màu hấp dẫn. Hoàn hảo cho nghệ sĩ, giáo viên hoặc người đam mê, công cụ này cung cấp giao diện trực quan và tính năng mạnh mẽ để biến ý t
So sánh mô hình
Bắt đầu so sánh
Quay lại đầu
OR