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。
{'总参数': '236B', '激活参数': '21B/token', '训练成本节省': '42.5%', 'KV缓存减少': '93.3%', '最大生成吞吐量提升': '5.76倍', '预训练数据量': '8.1万亿token', '优化方法': ['监督式微调（SFT）', '强化学习（RL）']}
['在性能上比前代模型更强', '经济训练和高效推理', '提供了优异的标准基准测试和开放式生成评估表现']
['开发智能客服系统，提升客户服务效率', '集成到编程辅助工具中，帮助开发者快速生成代码', '作为聊天机器人的后端，提供流畅自然的对话体验']
DeepSeek-V2为企业和开发者提供了强大的文本生成和对话能力，适用于需要高效语言模型、大规模文本生成和处理的任务，以及追求优化成本同时追求高性能的场景。
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