約deepseek-vl2
DeepSeek-VL2は、DeepSeekMoE-27Bに基づいて開発された混合専門家（MoE）ビジョン-言語モデルであり、疎活性化MoEアーキテクチャを採用して4.5Bの活性パラメータのみで優れたパフォーマンスを達成します。 このModelは、視覚的質問応答、光学文字認識、文書/テーブル/チャート理解、視覚的グラウンディングなど、さまざまなタスクで優れています。 既存のオープンソースの密結合モデルおよびMoEベースのモデルと比較して、同等または最先端のパフォーマンスを同じまたは少ない活性パラメータで示します。
利用可能な Serverless
クエリをすぐに実行し、使用量のみを支払います
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0.15
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0.15
100万トークン（Input/Output）ごとに
メタデータ
仕様
州
Available
建築
キャリブレートされた
いいえ
専門家の混合
はい
合計パラメータ
27B
アクティブ化されたパラメータ
4.5B
推論
いいえ
Precision
FP8
コンテキスト長
4K
Max Tokens
4K
対応機能
Serverless
対応
Serverless LoRA
サポートされていません
Fine-tuning
サポートされていません
Embeddings
サポートされていません
Rerankers
サポートされていません
Image入力をサポートする
対応
JSON Mode
対応
構造化されたOutputs
サポートされていません
ツール
サポートされていません
Fim Completion
サポートされていません
Chat Prefix Completion
対応
他のModelsと比較
他のモデルに対してこのModelがどのように比較されるかを見てください。
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.2
リリース日：2025/12/04
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
0.42
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.2-Exp
リリース日：2025/10/10
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
0.41
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.1-Terminus
リリース日：2025/09/29
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.1
リリース日：2025/08/25
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3
リリース日：2024/12/26
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
$
0.25
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1
リリース日：2025/05/28
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input：
$
0.5
/ M Tokens
Output:
$
2.18
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
リリース日：2025/01/20
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
0.18
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
リリース日：2025/01/20
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
$
0.1
/ M Tokens
Output:
$
0.1
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
リリース日：2025/01/20
Total Context:
33K
Max output:
16K
Input：
$
0.05
/ M Tokens
Output:
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0.05
/ M Tokens
