模型介绍
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。
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。
5.0
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。
6.3
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。
4.1
模型比较
DeepSeek-V2-Chat 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 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-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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