模型簡介
DeepSeek-V2 是由 DeepSeek 提出的强大混合專家模型（MoE），DeepSeek-V2-Lite 是它的輕量版。
語言理解能力
通常會做出語義錯誤的判斷，從而導致響應中明顯的邏輯斷開連接。
3.8
知識覆蓋範圍
具有重要的知識盲點，經常顯示事實錯誤並重複過時的信息。
5.3
推理能力
無法維持連貫的推理鏈，通常會導致因果關係或錯誤估計。
1.9
模型比較
DeepSeek-V2-Lite-Chat vs Qwen2.5-7B-Instruct
與Qwen2一樣，Qwen2.5語言模型支援高達128K個tokens，並且可以生成高達8K個tokens。它們還持續支援超過29種語言，包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、義大利文、俄文、日文、韓文、越南文、泰文、阿拉伯文等。
DeepSeek-V2-Lite-Chat vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415
新推出的深度思考模型Doubao-1.5在數學、編程、科學推理等專業領域以及創意寫作等通用任務方面表現出色。它在AIME 2024、Codeforces和GPQA等多個權威基準測試中達到了或接近行業頂級水平。
相關模型
DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 是一種強大的混合專家模型（Mixture-of-Experts），其特點是訓練成本經濟且推理高效。它總共有2360億個參數，每次生成每個標記時激活其中的210億個參數。與DeepSeek 67B相比，DeepSeek-V2 性能更強，同時節省了42.5%的訓練成本，將KV緩存減少93.3%，並將最大生成吞吐量提高到5.76倍。
DeepSeek-V2.5
DeepSeek-V2.5 是一個升級版本，結合了 DeepSeek-V2-Chat 和 DeepSeek-Coder-V2-Instruct。新模型整合了前兩個版本的通用和編碼能力。
DeepSeek-V3-0324
在多項評估中，DeepSeek-V3的表現優於其他開源模型，例如Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B，並且其性能與頂級閉源模型，如GPT-4和Claude-3.5-Sonnet相當。
DeepSeek-V2-Chat
DeepSeek-V2 是一種強大的混合專家模型（MoE），以其經濟的訓練和高效的推理能力著稱。它總共有2360億個參數，每次生成每個標記時激活其中的210億個參數。與DeepSeek 67B相比，DeepSeek-V2 性能更強，同時節省了42.5%的訓練成本，將KV緩存減少93.3%，並將最大生成吞吐量提高到5.76倍。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 是一款透過大規模強化學習（RL）訓練的模型，初始步驟未使用監督微調（SFT）。它在數學、編碼和推理任務中的表現與 OpenAI-o1 相當。
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