DeepSeek是一家成立于2023年的人工智能公司,专注于开发大型语言模型(LLM)和多模态模型,目前有5个主要活跃模型,涵盖语言生成、推理和视觉语言处理等功能,部分模型采用MIT许可开源
DeepSeek提供5个主要活跃模型,涵盖语言、推理和多模态领域,满足不同场景的需求
强大的语言模型,采用Mixture-of-Experts (MoE)架构,总参数达671B,每个token激活37B参数,在多个基准测试中超越其他开源模型,性能媲美领先闭源模型。适用于自然语言处理、内容生成和语义理解等任务。
专注于推理任务的模型,特别是在数学和逻辑领域,提供671B和7B两种规模,适合需要强大推理能力的应用场景。该模型在复杂数学问题解决和定理证明方面表现卓越。
视觉语言模型,支持视觉问答、光学字符识别、文档理解和可视化定位等任务,提供多种规模以适应不同部署需求。该模型能有效处理图像和文本的交互理解任务。
高性能推理模型,基于DeepSeek-V3-Base开发,性能与OpenAI的GPT-4相当,同时训练成本显著降低,采用MIT开源许可。该模型特别适合需要精确推理和决策的企业和研究应用。
多模态模型,支持文本生成图像和视觉理解,在多项基准测试中性能出色,部分指标超过OpenAI的DALL-E 3,采用MIT开源许可。该模型能创建高质量、符合文本描述的图像,适用于创意设计和内容创作。
DeepSeek采用创新的Mixture-of-Experts (MoE)架构和Multi-head Latent Attention (MLA),实现高效推理和低成本训练,为用户提供更高性能的大型语言模型体验
DeepSeek模型在数学、逻辑和复杂推理任务上表现突出,DeepSeek R1模型性能可与OpenAI的GPT-4媲美,为科研和商业应用提供强大的决策支持
DeepSeek官网提供的DeepSeek-VL2和Janus-Pro支持图像文本交互,实现视觉问答、文档理解和图像生成等多模态任务,满足现代AI应用的多元需求
DeepSeek部分模型采用MIT许可开源,鼓励全球开发者社区参与贡献,推动AI技术的普及和创新,降低AI应用开发门槛
DeepSeek创新训练方法大幅降低资源消耗,DeepSeek V3仅需2.788M H800 GPU hours,远低于传统模型,为企业级AI部署提供成本效益
DeepSeek官网模型在多个基准测试中表现出色,特别是DeepSeek V3和R1在MMLU、GSM8K和C-Eval等测评中优于同类模型,提供更准确的自然语言处理能力
DeepSeek模型在多项基准测试中表现卓越,与业界领先模型对比显示出色性能
模型 | 类型 | 参数规模 | 主要特点 | 许可 |
---|---|---|---|---|
DeepSeek V3 | 语言模型 | 总671B,激活37B/token | MoE + MLA架构,超越开源模型,媲美闭源领先模型 | - |
DeepSeek-Prover-V2 | 推理模型 | 671B, 7B | 专注于数学和逻辑推理任务,解决复杂问题能力出众 | - |
DeepSeek-VL2 | 视觉语言模型 | 1.0B, 2.8B, 4.5B | VQA, OCR, 文档理解等多模态任务,图像文本理解能力强 | - |
DeepSeek R1 | 推理模型 | 多变体 | 基于V3-Base,媲美GPT-4,低训练成本,开源可用 | MIT |
Janus-Pro | 多模态模型 | 1B, 7B | 文本到图像生成,部分性能超过DALL-E 3,开源可用 | MIT |
DeepSeek V3采用MoE架构,总参数量达671B,为模型提供强大的知识存储和推理能力,是当前最大规模的人工智能语言模型之一
DeepSeek V3训练于14.8万亿高质量、多样化的tokens,覆盖广泛知识领域,确保模型能够理解和生成多种类型的内容,适应不同场景需求
DeepSeek模型在中文评估基准上远超其他模型,比GPT-4高出8.3个百分点,展现了卓越的中文理解和处理能力,特别适合中文市场应用
DeepSeek创新训练方法大幅降低资源消耗,训练成本远低于传统模型,为企业提供更经济实惠的AI解决方案,降低应用门槛
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