# 混合专家

DeepSeek-VL2-Tiny
Deepseek VL2 Tiny
DeepSeek-VL2是一系列先进的大型混合专家(MoE)视觉语言模型,相较于前代DeepSeek-VL有显著提升。该模型系列在视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解、视觉定位等多项任务中展现出卓越的能力。DeepSeek-VL2由三种变体组成:DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2,分别拥有1.0B、2.8B和4.5B激活参数。DeepSeek-VL2在激活参数相似或更少的情况下,与现有的开源密集型和基于MoE的模型相比,达到了竞争性或最先进的性能。
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DeepSeek-V2.5-1210
Deepseek V2.5 1210
DeepSeek-V2.5-1210是DeepSeek-V2.5的升级版本,它在多个能力方面进行了改进,包括数学、编码和写作推理。模型在MATH-500基准测试中的性能从74.8%提高到82.8%,在LiveCodebench (08.01 - 12.01)基准测试中的准确率从29.2%提高到34.38%。此外,新版本优化了文件上传和网页摘要功能的用户体验。DeepSeek-V2系列(包括基础和聊天)支持商业用途。
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Yuan2-M32-hf-int4
Yuan2 M32 Hf Int4
Yuan2.0-M32是一个具有32个专家的混合专家(MoE)语言模型,其中2个处于活跃状态。引入了新的路由网络——注意力路由器,以提高专家选择的效率,使模型在准确性上比使用传统路由器网络的模型提高了3.8%。Yuan2.0-M32从头开始训练,使用了2000亿个token,其训练计算量仅为同等参数规模密集型模型所需计算量的9.25%。在编码、数学和各种专业领域表现出竞争力,Yuan2.0-M32在总参数40亿中只有3.7亿活跃参数,每个token的前向计算量为7.4 GFLOPS,仅为Llama3-70B需求的1/19。Yuan2.0-M32在MATH和ARC-Challenge基准测试中超越了Llama3-70B,准确率分别达到了55.9%和95.8%。
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Yuan2.0-M32
Yuan2.0 M32
Yuan2.0-M32是一个具有32个专家的混合专家(MoE)语言模型,其中2个是活跃的。提出了一种新的路由网络——注意力路由,用于更高效的专家选择,提高了3.8%的准确性。该模型从零开始训练,使用了2000B个token,其训练计算量仅为同等参数规模的密集模型所需计算量的9.25%。在编码、数学和各种专业领域表现出竞争力,仅使用3.7B个活跃参数,每个token的前向计算量仅为7.4 GFLOPS,仅为Llama3-70B需求的1/19。在MATH和ARC-Challenge基准测试中超越了Llama3-70B,准确率分别达到了55.9%和95.8%。
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DeepSeek-V2-Chat
Deepseek V2 Chat
DeepSeek-V2是一个由236B参数构成的混合专家(MoE)语言模型,它在保持经济训练和高效推理的同时,激活每个token的21B参数。与前代DeepSeek 67B相比,DeepSeek-V2在性能上更强,同时节省了42.5%的训练成本,减少了93.3%的KV缓存,并提升了最大生成吞吐量至5.76倍。该模型在8.1万亿token的高质量语料库上进行了预训练,并通过监督式微调(SFT)和强化学习(RL)进一步优化,使其在标准基准测试和开放式生成评估中表现出色。
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MoE 8x7B
Moe 8x7B
MistralAI的新8x7B混合专家(MoE)基础模型,用于文本生成。该模型使用混合专家架构,可以生成高质量的文本。该模型的优势是可以生成高质量的文本,可以用于各种文本生成任务。该模型的定价是根据使用情况而定,具体可以参考官方网站。该模型的定位是为了解决文本生成任务中的问题。
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