DeepSeek-V2-Chat

Um modelo de linguagem eficiente e econômico, com poderosas características de mistura de especialistas.

Produto ComumProgramaçãoModelo de LinguagemMistura de Especialistas

DeepSeek-V2 é um modelo de linguagem de mistura de especialistas (MoE) com 236 bilhões de parâmetros, que ativa 21 bilhões de parâmetros por token, mantendo o treinamento econômico e a inferência eficiente. Em comparação com seu antecessor, DeepSeek 67B, o DeepSeek-V2 apresenta desempenho superior, com uma redução de 42,5% no custo de treinamento, 93,3% na memória cache KV e um aumento de 5,76 vezes na taxa de produção máxima. O modelo foi pré-treinado em um corpus de alta qualidade de 8,1 trilhões de tokens e otimizado ainda mais por meio de ajuste fino supervisionado (SFT) e aprendizado por reforço (RL), apresentando excelente desempenho em benchmarks padrão e avaliações de geração aberta.

Possui 236 bilhões de parâmetros no total
ativando 21 bilhões de parâmetros por token
Redução de 42
5% no custo de treinamento e 93
3% na memória cache KV
Aumento de 5
76 vezes na taxa de produção máxima
Pré-treinado em um corpus de alta qualidade de 8
1 trilhões de tokens
Otimização do desempenho do modelo por meio de SFT e RL

Ideal para empresas e desenvolvedores que necessitam de modelos de linguagem eficientes
Adequado para tarefas de geração e processamento de texto em larga escala
Indicado para cenários que exigem otimização de custos sem comprometer o desempenho
Oferece aos usuários poderosas capacidades de geração de texto e conversação

Desenvolvimento de sistemas de atendimento ao cliente inteligente para maior eficiência
Integração em ferramentas de auxílio à programação para ajudar desenvolvedores a gerar código rapidamente
Utilização como backend de chatbot para proporcionar uma experiência de conversação fluida e natural

Passo 1: Acesse a página do DeepSeek-V2 no Hugging Face
Passo 2: Baixe o modelo ou utilize a plataforma API conforme necessário
Passo 3: Se optar pela execução local
certifique-se de ter recursos de GPU de 80 GB * 8 disponíveis
Passo 4: Utilize a biblioteca Transformers do Hugging Face para inferência do modelo

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DeepSeek-V2-Chat Situação do Tráfego Mais Recente

Total de Visitas Mensais

29742941

Taxa de Rejeição

44.20%

Média de Páginas por Visita

5.9

Duração Média da Visita

00:04:44

DeepSeek-V2-Chat Tendência de Visitas

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DeepSeek-V2-Chat Alternativas

DeepSeek-V2-Chat — Um modelo de linguagem eficiente e econômico, com poderosas características de mistura de especialistas.

Llama3-Aloe-8B-Alpha — Aloe é um modelo de linguagem de alto desempenho, projetado especificamente para a área médica, oferecendo capacidades avançadas de geração de texto e conversação.

Xwen-Chat — Xwen-Chat é um conjunto de modelos de linguagem grandes focados em diálogo em chinês, oferecendo diversos modelos e serviços de geração de linguagem.

MiniMax-Texto-01 — MiniMax-Texto-01 é um poderoso modelo de linguagem com 456 bilhões de parâmetros, capaz de processar contextos de até 4 milhões de tokens.

Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct — Modelo de avaliação de código aberto para detecção de alucinações, baseado na arquitetura Llama-3, com 70 bilhões de parâmetros.

Eurus-2-7B-PRIME — Modelo de linguagem de 7B parâmetros treinado com o método PRIME, projetado para aprimorar a capacidade de raciocínio.

HuatuoGPT-o1-7B — Modelo de linguagem grande para a área médica, usado para raciocínio médico avançado

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modelo de linguagem inglês de alto desempenho, adequado para diversas tarefas.

Llama-3.1-Tulu-3-70B-DPO — Modelo líder em uma família de modelos que seguem instruções, oferecendo dados, código e receitas de código aberto.

Llama-3.1-Tulu-3-8B — Modelo de seguimento de instruções avançado, com dados e código abertos.

Amostragem baseada em entropia — Técnica de amostragem baseada em entropia, otimizando a diversidade e a precisão da saída do modelo.

AMD-Llama-135m — Modelo de linguagem de alto desempenho treinado pela AMD

Llama-3.2-1B — Modelo de linguagem grande multilíngue

MiniCPM3-4B — Modelo de alta performance da terceira geração da série MiniCPM

MDLM — Um modelo de linguagem de difusão mascarada eficiente.

Gemma-2B-10M — Modelo Gemma 2B, suporta sequências de até 10M de comprimento, com uso otimizado de memória, ideal para aplicações de modelos de linguagem em larga escala.

Modelo de Linguagem Confiável (MLC) — Experimente o Modelo de Linguagem Confiável (MLC) da Cleanlab no seu navegador.

Llama-3 70B Instruct Gradient 1048k — Modelo de linguagem de alto desempenho desenvolvido pela equipe Gradient AI, com suporte para geração de texto longo e conversação.

gpt2-chatbot — Modelo de bate-papo avançado baseado na arquitetura GPT-4, oferecendo uma experiência de conversa de alta qualidade.

Mixtral-8x22B — Um grande modelo de linguagem baseado em um modelo de especialista esparso.

RecurrentGemma-2B — Modelo de linguagem grande de código aberto do Google, capaz de gerar conteúdo textual de alta qualidade.

StableLM-2-12B — Modelo de linguagem decodificador com 12,1 bilhões de parâmetros.

Stable Code 3B — Stable Code 3B - Modelo de linguagem pré-treinado para geração de texto

TinyGPT-V — Modelo de linguagem grande e multimodal eficiente

TextSynth — Ferramenta de geração de texto baseada em modelos de linguagem de grande porte

Gerador de Firecrawl LLMs.txt — Ferramenta para gerar arquivos de texto integrados de sites para treinamento e inferência de LLM

Inception Labs — O Inception Labs lança uma nova geração de modelos de linguagem grandes difusivos, oferecendo capacidade de geração de linguagem ultrarrápida, eficiente e de alta qualidade.

OpenManus — OpenManus é um projeto de agente inteligente de código aberto que pode ser usado sem código de convite.

Instella — Instella é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho desenvolvido pela AMD, projetado para acelerar o desenvolvimento de modelos de linguagem de código aberto.

QwQ-32B — QwQ-32B é um poderoso modelo de raciocínio, projetado para resolução de problemas complexos e geração de texto, com desempenho excepcional.