Model Releases
DeepSeek V2.5: Гибридная модель нового поколения
DeepSeek V2.5 объединяет чат и код. 236B параметров, MIT лицензия, 128K контекст.
5 сентября 2024 г.
Model ReleaseDeepSeek V2.5
Введение
DeepSeek V2.5 представляет собой значительный шаг вперед в мире открытых моделей искусственного интеллекта. Эта модель объединяет в себе лучшие качества DeepSeek-V2-Chat и DeepSeek-Coder-V2, создавая универсальное решение для разработчиков. Важно, что модель доступна под лицензией MIT, что позволяет использовать её в коммерческих проектах без ограничений. Это событие меняет ландшафт конкуренции между американскими и китайскими разработчиками ИИ.
Дата релиза 5 сентября 2024 года ознаменовала новый этап в доступности мощных языковых моделей. Инженеры могут теперь использовать один артефакт для всех задач, от написания кода до сложного анализа данных. Ранее требовалось переключение между специализированными моделями, теперь это не нужно.
Открытость кода и весов модели стимулирует инновации в сообществе. Разработчики получают возможность тонкой настройки под специфические задачи без финансовых барьеров. Это делает модель привлекательной для стартапов и крупных корпораций, ищущих альтернативы проприетарным решениям.
- Дата выхода: 5 сентября 2024 года
- Лицензия: MIT
- Статус: Open Source
Ключевые особенности и архитектура
Архитектура модели основана на MoE (Mixture of Experts) с общим количеством параметров 236 миллиардов. При этом активным является 21 миллиард параметров на запрос, что обеспечивает высокую эффективность использования вычислительных ресурсов. Такая структура позволяет модели быть быстрой при сохранении высокой точности.
Окно контекста составляет 128 000 токенов, что позволяет обрабатывать длинные документы и код без потери информации. Это критически важно для задач, требующих анализа больших объемов данных. Модель поддерживает как текст, так и код в едином потоке.
Модель объединяет две предыдущие версии в одной архитектуре. Это решает проблему контекстного разрыва и позволяет переключаться между задачами без перезагрузки модели. Разработчики получают единый API для всех сценариев использования.
- Параметры: 236B (21B active)
- Контекст: 128K токенов
- Архитектура: MoE
- Языки: Мультиязычная поддержка
Производительность и бенчмарки
В бенчмарках модель показывает результаты, сопоставимые с закрытыми аналогами. По тесту HumanEval модель достигает высокой точности в генерации кода, а на MMLU демонстрирует сильные результаты в общих знаниях. Это подтверждает универсальность подхода.
Сравнение с предыдущими версиями показывает рост эффективности. Модель быстрее обрабатывает запросы благодаря оптимизации MoE. Тесты на SWE-bench демонстрируют способность модели решать сложные задачи в реальных репозиториях.