lựa chọn

DeepSeek-V3-0324

Thêm so sánh
Thêm so sánh
Số lượng tham số mô hình
671B
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 23 tháng 3 năm 2025
Thời gian phát hành
Giới thiệu mô hình
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.
Khả năng hiểu ngôn ngữ Khả năng hiểu ngôn ngữ
Khả năng hiểu ngôn ngữ
Có khả năng hiểu các bối cảnh phức tạp và tạo ra các câu mạch lạc logic, mặc dù đôi khi tắt trong kiểm soát giai điệu.
7.4
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.
8.7
Khả năng lý luận Khả năng lý luận
Khả năng lý luận
Có thể thực hiện lý do hợp lý với hơn ba bước, mặc dù hiệu quả giảm khi xử lý các mối quan hệ phi tuyến.
8.9
Mô hình liên quan
DeepSeek-V2-Chat-0628 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.
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-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
OpenAI nâng cấp mô hình AI của Operator Agent OpenAI Đưa Operator Lên Tầm Cao MớiOpenAI đang nâng cấp lớn cho trợ lý AI tự động Operator của mình. Những thay đổi sắp tới đồng nghĩa Operator sẽ sớm chạy trên mô hình o3 - một tr
Quỹ tương lai AI của Google có thể phải cẩn trọng trong hoạt động Chiến Dịch Đầu Tư Mới Của Google Vào AI: Một Sự Điều Chỉnh Chiến Lược Trước Sự Giám Sát Của Cơ Quan Quản LýThông báo gần đây của Google về Quỹ Tương Lai AI đánh dấu một bước đi dũn
AI YouTube Thumbnail Trình tạo: Tăng cường chế độ xem video của bạn Sức mạnh của AI trong bối cảnh kỹ thuật số hình thu nhỏ YouTube hôm nay, một hình thu nhỏ YouTube quyến rũ là rất quan trọng để thu hút sự chú ý của người xem. Với hàng triệu video cạnh tranh cho các nhấp chuột, một hình thu nhỏ nổi bật có thể tạo ra tất cả sự khác biệt. AI YouTube Thumbnails đã xuất hiện như một GAM
Ứng dụng du lịch AI: Hướng dẫn của bạn về kế hoạch chuyến đi thông minh vào năm 2025 Lên kế hoạch cho một chuyến đi vào năm 2025? Nếu bạn chưa có, bạn có thể đã nghe về Trí tuệ nhân tạo (AI) đáng kinh ngạc đang định hình lại ngành công nghiệp du lịch. Các ứng dụng du lịch AI đang trở thành chuẩn mực, hứa hẹn sẽ đơn giản hóa và tăng cường mọi khía cạnh của hành trình của bạn. Nhưng làm thế nào để các ứng dụng này thực sự hoạt động và
Hướng Dẫn Từng Bước Tạo Chatbot AI Tùy Chỉnh Của Bạn Với Coze Trong khung cảnh kỹ thuật số phát triển nhanh chóng ngày nay, việc tạo riêng cho mình một chatbot dường như là một thách thức lớn. Tuy nhiên, nhờ các nền tảng như Coze, nhiệm vụ ph
So sánh mô hình
Bắt đầu so sánh
Quay lại đầu
OR