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1.乱宴DeepSeek-V2是DeepSeekAI公司最新推出的混合专家（MoE）语言模型，其参数量达到236B，每个token激活21B参数，支持128Ktoken的上下文长度。
2.DeepSeek-V2在训练成本、推理效率和性能方面相较上一代产品DeepSeek67B有显著提升，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。
3.在多个基准测试中，DeepSeek-V2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。
4.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。
5.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。
6.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。
7.DeepSeek-V2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、安全等领域的对话进行监督微调。
8.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。
9.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。
10.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。
11.DeepSeek-V2Chat在多个评估任务中，与DeepSeek-V2Chat（RL）相比，DeepSeek-V2Chat（RL）在MT-Bench和AlpacaEval2.0上的性能显著优于Mistral8x22BInstruct和卖卜Qwen1.572BChat。
12.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。
13.综上所述，DeepSeek-V2在训练成本、推理效率和性能上实现了显著提升，展现出在开源大模型领域强有力的竞争能力。
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