DeepSeek-V2的API定价为每百万输入Tokens 1元(0.14美元),每百万输出Tokens 2元(0.28美元),具有竞争力的价格。 模型架构 DeepSeek-V2采用了MoE架构,特别是它对Transformer架构中的自注意力机制进行了创新,提出了MLA(Multi-head Latent Attention)结构,并使用MoE技术进一步降低计算量,提高推理效率。 商用 开源协议为MIT...
Deepseek-V2模型一经发布,立刻以极低的API价格以及宣传逼近GPT4的性能吸引了众多关注。 作为国内顶级量化私募幻方旗下的大模型公司,Deepseek-V2并不是他们发布的第一个大模型。之前就已经发布过国内首个基于MOE架构的Deepseek-Moe。 而且这两次发布的大模型,Deepseek没有沿用传统的大模型架构,而是都做出了一定程度的...
🎉 DeepSeek-V3 模型更新,各项能力全面进阶,在网页端、APP 和 API 全面上线,点击查看详情。 探索未至之境 开始对话 与DeepSeek-V3 和 R1 免费对话 体验全新旗舰模型 获取手机 App DeepSeek 官方推出的免费 AI 助手 搜索写作阅读解题翻译工具 API 开放平台 ↗ ...
Here are some example commands to launch an OpenAI API-compatible server: # BF16, tensor parallelism = 8 python3 -m sglang.launch_server --model deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat --tp 8 --trust-remote-code # BF16, w/ torch.compile (The compilation can take several minutes) python3 -m ...
我们和 Approaching AI 联合开源了一套能够仅用单张显卡 21GB VRAM 配合 136GB 内存就可以在本地高效推理 236B DeepSeek-(Coder)-V2 的框架 KTransformers(https://github.com/kvcache-ai/ktransformers)。框架提供兼容 HuggingFace Transformers 和OpenAI/Ollama 的API 接口,可以轻松对接现有系统,比如 Tabby 这样...
DeepSeek-V2性能达GPT-4级别，但开源、可免费商用、API价格仅为GPT-4-Turbo的百分之一。因此一经发布，立马引发不小讨论。从公布的性能指标来看，DeepSeek-V2的中文综合能力超越一众开源模型，并和GPT-4-Turbo、文心4.0等闭源模型同处第一梯队。英文综合能力也和LLaMA3-70B同处第一梯队，并且超过了同是MoE的Mix...
回到半年前,deepseek v2发布的时候,当时它一出道就把全世界的api价格打成白菜价。这件事没出圈,说明大部分人并不是api的重度客户。像我去年买api花了十几万,今年应该是几十万,这次大降价对我的影响很大。那么今年来看,如果只部署deepseek r1,两台h20就行了,但是核心
本视频主要介绍了最新开源的DeepSeek-V2这个MOE架构的大模型,使用5个问题在进行了测评,后面介绍了使用第三方API调用的方式使用了DeepSeek-V2模型。最后我们介绍了使用deepseek-free-api项目来实现免费API 接口调用。通过本视频小白也能快速上手和使用号称超过GPT4的开源大
DeepSeek V2 系列 AI 模型收官，联网搜索上线 IT之家 12 月 11 日消息，DeepSeek 官方公众号昨日（12 月 10 日）发布博文，宣布 DeepSeek V2 系列收官，推出 DeepSeek V2.5 的最终版微调模型 DeepSeek-V2.5-1210，主要支持联网搜索功能，全面提升各项能力。DeepSeek-V2.5-1210 通过 Post-Training 迭代，...
此外,这个模型的API比最近推出的GPT 4o Mini更便宜,输入仅需14美分,输出28美分,而质量极佳。 互联网用户一直在赞美GPT 4o Mini的成本,但实际上更好的DeepSeek模型更便宜。 总体来说,DeepSeek V2聊天模型非常优秀,现在更是如此。 🌟希望这篇文章对你有帮助,感谢阅读!