deepseekv2（deepseekv2什么时候上线的）

DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！

本文目录一览：

• 1、deepseek有哪些版本
• 2、量化起家,万卡在手,降价狂魔,DeepSeek可能就是中国大模型混战的终结者...
• 3、一块钱100万token,超强MoE模型开源,性能直逼GPT-4-Turbo

deepseek有哪些版本

1、它在数学与网络搜索方面有所突破，融合了Chat和Coder两个模型的功能，显著提升了通用能力和代码生成及推理能力。每个版本都是根据特定的任务和应用场景进行优化设计的，为用户提供了广泛的选择空间和灵活性。随着技术的不断进步，DeepSeek有望继续推出更多创新和高性能的模型版本。

2、此外，如果用户主要关注编程能力，并且希望在多模态任务上也有所表现，那么可以考虑尝试DeepSeek-V3或DeepSeek-V3-Base。这两个版本在编程和多模态支持方面都有所提升，适用于不同的应用场景。综上所述，DeepSeek的哪个版本更好用主要取决于用户的需求和使用场景。

3、实现了高效的训练过程和出色的性能表现。此外，DeepSeek V3还具有生成速度快、API价格低廉等优势，使其在实际应用中具有广泛的适用性和竞争力。请注意，虽然目前主要提及的是V3模型，但DeepSeek作为一个持续发展的项目，未来可能会推出更多版本的模型。因此，建议关注DeepSeek的官方信息以获取最新动态。

4、DeepSeek在2024年12月上线。随着DeepSeek的上线，该模型也开源了DeepSeek VRJanus Pro三个版本。此后，多个平台如华为云、腾讯云、360数字安全、云轴科技ZStack等纷纷宣布上线DeepSeek大模型，以供用户和企业使用。

5、适用场景：8B版本适合在资源有限的环境中进行快速测试，或者处理一些轻量级的文本生成任务。它可以在消费级GPU上运行，使得本地部署更加便捷。而14B版本则更适用于复杂的文本分析和大规模应用，如代码生成、复杂问答等。但需要更高端的GPU来支持其运行。

6、如果您是程序员、开发者或理工科专业人士，需要经常处理代码或解决数学问题，那么DeepSeek-R1版本将是最佳选择。这个版本专为代码生成和数学问题设计，速度极快且精确度高，非常适合这类专业需求。

量化起家,万卡在手,降价狂魔,DeepSeek可能就是中国大模型混战的终结者...

中国大模型领域近期异常热闹deepseekv2，价格战成为主旋律，涉及字节、阿里、百度、智谱等公司。这场混战deepseekv2的起点，却是一个看似与AI无关deepseekv2的“金融公司”——量化对冲基金幻方旗下的AI团队深度求索。

一块钱100万token,超强MoE模型开源,性能直逼GPT-4-Turbo

DeepSeek-V2的定价为每百万token输入0.14美元（约1元人民币）deepseekv2，输出0.28美元（约2元人民币，32K上下文），价格仅为GPT-4-turbo的近百分之一。该模型基于Transformer架构，每个Transformer块包含一个注意力模块和一个前馈网络（FFN），同时研究团队还设计deepseekv2了MLA和高性能MoE架构以提升推理效率和训练成本效益。

首个开源MoE大模型名为Mistral7Bx8 MoE，由Mistral AI发布。以下是关于该模型的详细解模型架构：该模型采用deepseekv2了MoE架构，这种架构被认为是GPT4所采用的方案，使得此模型在开源大模型中距离GPT4最近。模型参数：具体参数为7B参数x8个专家，即模型具有70亿参数，并分为8个专家进行处理。

首个开源MoE大模型已发布，名为Mistral7Bx8 MoE，其特点如下：采用MoE架构：该模型采用了专家混合架构，这是GPT4采用的技术方案，标志着开源大模型向GPT4技术迈进了一大步。参数配置：模型具有7B参数，配置了8个专家，对每个token选择前两个最相关的专家进行处理，这体现了MoE架构的灵活性与高效性。

Colossal-AI低成本AI大模型开发系统基于PyTorch，通过高效多维并行、异构内存等技术降低成本、提升模型性能，减少GPU需求。已获得GitHub星数近4万颗，位列全球TOP400，细分赛道排名世界第一。

新年将至，科技领域迎来了一场盛大的盛宴，Qwen带来了其第二代产品Qwen5，以及一系列参数量级丰富的模型，包括0.5B和4B。这次更新的72B模型在性能上超越了Mistral Medium，直逼GPT4，并且实现了开源，为国产技术树立了光辉的典范。新Qwen的指标情况令人振奋。

数据集包含13万亿token，且经过多轮epoch以提高质量。训练成本高昂，OpenAI在大约25000个A100 GPU上训练了GPT-4，耗时90到100天，总成本约为6300万美元。通过MoE模型的使用，GPT-4在推理过程中能够减少参数量，但在训练时需要更多的数据，以弥补参数减少带来的性能损失。