lựa chọn
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 26 tháng 12 năm 2024
Thời gian phát hành
Giới thiệu mô hình
DeepSeek-V3 đạt được điểm đánh giá cao hơn các mô hình mã nguồn mở khác như Qwen2.5-72B và Llama-3.1-405B, và hiệu suất của nó ngang bằng với các mô hình đóng hàng đầu thế giới như GPT-4o và Claude-3.5-Sonnet.
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.
6.8
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.
8.8
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.
6.7
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-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.
Tài liệu liên quan
DeepSeek-V3 Ra Mắt: Thiết Kế AI Tích Hợp Phần Cứng Giảm Chi Phí và Tăng Hiệu Suất DeepSeek-V3: Bước Tiến Hiệu Quả Chi Phí trong Phát Triển AINgành AI đang ở ngã rẽ. Mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) ngày càng mạnh mẽ, nhu cầu tính toán của chúng tăng vọt, khiến việc phát triển
Thành thạo các công cụ chỉnh sửa AI của Google Photos để có kết quả ấn tượng Google Photos vượt trội trong việc lưu trữ và sắp xếp ảnh, nhưng các tính năng chỉnh sửa sử dụng AI thường bị sử dụng chưa hết tiềm năng. Hướng dẫn này khám phá các khả năng ẩn của Google Photos, giới
Du lịch do AI điều khiển: Lập kế hoạch cho kỳ nghỉ hoàn hảo một cách dễ dàng Lên kế hoạch cho kỳ nghỉ có thể gây khó khăn, với vô số tìm kiếm và đánh giá biến sự hào hứng thành căng thẳng. Lập kế hoạch du lịch do AI hỗ trợ thay đổi điều đó, khiến quá trình trở nên suôn sẻ và t
Công cụ NoteGPT hỗ trợ AI biến đổi trải nghiệm học tập trên YouTube Trong thế giới chuyển động nhanh ngày nay, việc học tập hiệu quả là điều cần thiết. NoteGPT là một tiện ích mở rộng Chrome năng động, cách mạng hóa cách bạn tương tác với nội dung YouTube. Bằng cách k
Liên minh Cộng đồng và Google Hợp tác để Nâng cao Kỹ năng AI cho Người lao động Anh Ghi chú của Biên tập viên: Google đã hợp tác với Liên minh Cộng đồng tại Anh để thể hiện cách kỹ năng AI có thể nâng cao năng lực của cả nhân viên văn phòng và lao động vận hành. Chương trình tiên pho
So sánh mô hình
Bắt đầu so sánh
Quay lại đầu
OR