模型介绍
DeepSeek-V2.5 是一个升级版本,结合了 DeepSeek-V2-Chat 和 DeepSeek-Coder-V2-Instruct。新模型整合了两个前一版本的通用和编码能力。


语言理解能力
常出现语义误判,导致回应内容与问题存在明显逻辑断裂。
5.8


知识覆盖范围
知识盲区显著,常出现事实性错误与过时信息重复。
6.9


推理能力
无法保持连贯推理链条,常出现因果倒置或数据误算。
5.2
模型比较
DeepSeek-V2.5 vs Qwen2.5-7B-Instruct
像Qwen2一样,Qwen2.5语言模型支持高达128K个标记,并且可以生成多达8K个标记。它们还继续支持超过29种语言,包括中文、英文、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、意大利语、俄语、日语、韩语、越南语、泰语、阿拉伯语等。
DeepSeek-V2.5 vs Doubao-1.5-thinking-pro-250415
新推出的深度思考模型Doubao-1.5在数学、编程、科学推理等专业领域以及创意写作等通用任务方面表现出色。它在AIME 2024、Codeforces和GPQA等多个权威基准测试中达到了或接近行业顶级水平。
相关模型
DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 是一种强大的混合专家模型(Mixture-of-Experts),其特点是训练成本经济且推理高效。它总共有2360亿个参数,每次生成每个标记时激活其中的210亿个参数。与DeepSeek 67B相比,DeepSeek-V2 性能更强,同时节省了42.5%的训练成本,将KV缓存减少了93.3%,并将最大生成吞吐量提高了5.76倍。
DeepSeek-V2.5
DeepSeek-V2.5 是一个升级版本,结合了 DeepSeek-V2-Chat 和 DeepSeek-Coder-V2-Instruct。新模型集成了前两个版本的通用和编码能力。
DeepSeek-V3-0324
在多项评估中,DeepSeek-V3的表现优于其他开源模型,如Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B,并且其性能与顶级闭源模型,如GPT-4和Claude-3.5-Sonnet相当。
DeepSeek-V2-Lite-Chat
DeepSeek-V2 是由 DeepSeek 提出的强大混合专家模型(MoE),DeepSeek-V2-Lite 是它的轻量版。
DeepSeek-V2-Chat
DeepSeek-V2 是一种强大的混合专家模型(MoE),以其经济的训练和高效的推理能力著称。它总共有2360亿个参数,每次生成每个标记时激活其中的210亿个参数。与DeepSeek 67B相比,DeepSeek-V2性能更强,同时节省了42.5%的训练成本,将KV缓存减少了93.3%,并将最大生成吞吐量提高了5.76倍。
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