【亲测免费】 DeepSeek-V2：强大的语言模型，经济高效

DeepSeek-V2：强大的语言模型，经济高效

DeepSeek-V2 是一款强大的 Mixture-of-Experts (MoE) 语言模型，它以经济高效的训练和推理而著称。DeepSeek-V2 拥有 236B 的总参数，其中每次只激活 21B 的参数。与 DeepSeek 67B 相比，DeepSeek-V2 实现了更强的性能，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 在一个包含 8.1 万亿个 token 的多样化、高质量语料库上进行了预训练。在全面的预训练之后，通过监督微调 (SFT) 和强化学习 (RL) 的过程，充分释放了模型的潜力。评估结果表明，DeepSeek-V2 在标准基准和开放式生成评估中都取得了显著的成绩。

模型下载

DeepSeek-V2 和 DeepSeek-V2-Chat (RL) 模型可以在 Hugging Face 上下载。

| 模型 | 上下文长度 | 下载 | | :------------: | :------------: | :------------: | | DeepSeek-V2 | 128k | 🤗 HuggingFace | | DeepSeek-V2-Chat (RL) | 128k | 🤗 HuggingFace |

由于 Hugging Face 的限制，开源代码在运行在 GPU 上的 Hugging Face 时，性能比我们内部代码库慢。为了更有效地运行我们的模型，我们提供了一个专门的 vllm 解决方案，以优化模型的执行。

模型评估

DeepSeek-V2 在标准基准和开放式生成评估中都取得了显著的成绩。

基础模型

DeepSeek-V2 在多个基准测试中表现出色，包括英语和中文的基准测试，以及代码和数学基准测试。

上下文窗口

DeepSeek-V2 在 Needle In A Haystack (NIAH) 测试中表现良好，在所有上下文窗口长度（高达 128K）下都能取得优异的成绩。

聊天模型

DeepSeek-V2-Chat (RL) 在英语和中文的开放式生成评估中表现出色，与 AlpacaEval 2.0 和 MTBench 等基准测试相比，取得了具有竞争力的成绩。

编码基准

DeepSeek-V2 在 LiveCodeBench (0901-0401) 中表现出色，取得了超越其他复杂模型的 Pass@1 分数，突显了模型在应对实时编码任务方面的有效性。

模型架构

DeepSeek-V2 采用了创新的架构，以确保经济高效的训练和推理：

• 对于注意力机制，我们设计了 MLA (M) 架构，以减少参数的数量并提高性能。
• DeepSeek-V2 还采用了其他技术，如参数共享和剪枝，以进一步提高效率和性能。

总结

DeepSeek-V2 是一款强大的 MoE 语言模型，它以经济高效的训练和推理而著称。DeepSeek-V2 在标准基准和开放式生成评估中都取得了显著的成绩，使其成为各种自然语言处理任务的理想选择。