模型介绍
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。
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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。
4.6
知识覆盖范围
掌握主流学科核心知识体系，但对前沿交叉学科覆盖有限。
7.8
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。
4.7
模型比较
DeepSeek-V2-Chat-0628 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-Chat-0628 vs Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06
Gemini 2.5 Pro 是由谷歌DeepMind人工智能研究团队发布的一款模型，使用版本号 Gemini-2.5-Pro-Preview-05-06。
DeepSeek-V2-Chat-0628 vs GPT-4o-mini-20240718
GPT-4o-mini 是由 OpenAI 开发的 API 模型，具体版本号为 gpt-4o-mini-2024-07-18。
相关模型
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。
DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 是一款通过大规模强化学习（RL）训练的模型，未使用监督微调（SFT）作为初始步骤。它在数学、编码和推理任务中的表现与 OpenAI-o1 相当。
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