DeepSeek-V2.5-1210
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Deepseek V2.5 1210
簡介 :
DeepSeek-V2.5-1210是DeepSeek-V2.5的升級版本,它在多個能力方面進行了改進,包括數學、編碼和寫作推理。模型在MATH-500基準測試中的性能從74.8%提高到82.8%,在LiveCodebench (08.01 - 12.01)基準測試中的準確率從29.2%提高到34.38%。此外,新版本優化了文件上傳和網頁摘要功能的用戶體驗。DeepSeek-V2系列(包括基礎和聊天)支持商業用途。
需求人群 :
目標受眾為開發者、數據科學家和需要進行復雜編程和數學計算的專業人士。DeepSeek-V2.5-1210因其在編程和數學問題解決方面的高性能,特別適合需要處理大量數據和複雜算法的專業人士。
總訪問量: 29.7M
佔比最多地區: US(17.94%)
本站瀏覽量 : 67.3K
使用場景
使用DeepSeek-V2.5-1210生成C++快速排序代碼。
利用模型進行數學問題的解答和驗證。
通過模型對網頁內容進行摘要,提取關鍵信息。
產品特色
性能提升:在數學、編碼和寫作推理方面均有顯著性能提升。
用戶體驗優化:優化了文件上傳和網頁摘要功能的用戶交互。
模型推理:支持使用Huggingface的Transformers進行模型推理。
vLLM支持:推薦使用vLLM進行模型推理,需合併特定的Pull Request。
功能調用:模型能夠調用外部工具以增強其能力。
JSON輸出模式:確保模型生成有效的JSON對象。
FIM完成:提供前綴和可選後綴,模型將完成中間的內容。
使用教程
1. 訪問Hugging Face網站並搜索DeepSeek-V2.5-1210模型。
2. 根據需要的功能選擇合適的推理方式:使用Huggingface的Transformers或vLLM。
3. 如果使用vLLM,需先合併提供的Pull Request到vLLM代碼庫中。
4. 準備輸入數據,可以是編程問題、數學問題或需要推理的內容。
5. 根據模型的API文檔,構建輸入並調用模型進行推理。
6. 獲取模型輸出,並根據需要進行後處理,如解析JSON輸出或繼續後續的FIM完成。
7. 根據輸出結果進行進一步的分析或應用。
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