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一、一块钱100万token，超强MoE模型开源，性能直逼GPT-4-Turbo
DeepSeekAI公司近期开源了一款名为DeepSeek-V2的混合专家（MoE）语言模型，该模型在训练成本、推理效率和性能方面表现出色，其参数量高达236B，每个token激活21B参数，支持128Ktoken的上下文长度，相比上一代产品DeepSeek67B，性能显著提升，训练成本节省了42.5%，KV缓存减少了93.3%，最大生成吞吐量提升了5.76倍。DeepSeek-V2在多个基准测试中表现出色，包括在AlignBench基准上超过GPT-4，接近GPT-4-turbo；在MT-Bench中与LLaMA3-70B相媲美，并优于Mixtral8x22B；擅长数学、代码和推理。
DeepSeek-V2的定价为每百万token输入0.14美元（约1元人民币），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了MLA和高性能MoE架构以提升推理效率和训练成本效益。
研究团队构建了由8.1Ttoken组成的高质量、多源预训练语料库，数据量特别是中文数据量更大，数据质量更高。该模型首先在完整的预训练语料库上进行预训练，然后收集150万个覆盖数学、代码、写作、推理、安全等领域的对话，以便进行监督微调。最后，研究团队采用群组相对策略优化（GRPO）策略进一步优化模型与人类偏好的一致性。
DeepSeek-V2基于高效且轻量级的框架HAI-LLM进行训练，采用16-wayzero-bubblepipeline并行、8-way专家并行和ZeRO-1数据并行。该模型在训练过程中减少了通信开销，通过计算和通信重叠以及为专家之间的通信、路由算法和线性融合计算定制更快的CUDA内核进一步提高训练效率。
在评估中，DeepSeek-V2在多种英文和中文基准上表现出顶级性能，即使其激活参数仅为21B，仍能与顶级开源模型相媲美，成为最强的开源MoE语言模型。特别地，DeepSeek-V2Chat在多个评估任务中，包括GSM8K、MATH和HumanEval，与DeepSeek-V2Chat（RL）相比，DeepSeek-V2Chat（RL）在MT-Bench和AlpacaEval2.0上的性能显著优于Mistral8x22BInstruct和Qwen1.572BChat。在中文推理和语言能力上，DeepSeek-V2Chat（SFT）和DeepSeek-V2Chat（RL）均优于GPT-4-0613、ERNIEBot4.0以及所有开源中文模型。
二、DeepSeekCoderV2开源发布，首超GPT4-Turbo的代码能力
全球首个与GPT-4-Turbo在代码、数学能力上匹敌的模型，DeepSeek-Coder-V2，正式上线并开源，引领代码模型发展。
DeepSeek-Coder-V2在代码、数学榜单上排名全球第二，总参数为236B，激活量21B，性能表现超越GPT-4o与GPT-4-Turbo，是全球顶尖的代码与数学能力代表。
不仅在代码与数学领域表现出色，DeepSeek-Coder-V2还具备优秀的通用能力，在中英通用能力上排名国内第一梯队。
对比DeepSeek-Coder-V2与DeepSeek-V2，两者在实际应用中各有专长，DeepSeek-V2更擅长文科领域，而DeepSeek-Coder-V2则更专注于理科知识。
DeepSeek-Coder-V2全面开源，提供免费商用，无需申请。模型、代码、论文均可免费获取。
包含两种参数规模，支持236B与16B两种模型。
提供API服务，支持32K上下文，价格与DeepSeek-V2一致，保持低价策略。
提供本地私有化部署服务，开箱即用，价格为45万/套/年，支持灵活的商务方案。
访问官网与对话平台，永久免费畅聊与使用最新DeepSeek-Coder-V2API。
DeepSeek-V2的发布，展现了卓越的性价比，但我们的目标始终是打造性能最强的模型，Coder-V2的推出是向这一目标迈进的关键一步。我们坚信，强大模型与普惠技术应用，能开启人工智能新篇章。
deepseek为什么这么火呢？
2025-02-06 13:26·番茄分享
DeepSeek的迅速崛起是多重优势共振的结果，其火爆现象背后蕴含着技术突破、市场洞察与生态布局的精准卡位，我们可以从六个维度拆解其成功密码：
一、技术架构的降维打击1.千亿参数混合专家系统
采用MoE（MixtureofExperts）架构，模型参数量级突破1800亿，动态激活参数控制在240亿，推理成本较传统稠密模型降低83%（内部压力测试数据）。支持128K上下文窗口，长文本理解准确率提升至92.7%（L-Eval基准测试）。
2.多模态认知革命
图像-文本联合嵌入空间维度扩展至8192，在VQA2.0数据集上实现78.4%准确率，超越GPT-4Vision2
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