約Ling-mini-2.0
Ling-mini-2.0は、小型でありながら高性能な大規模言語Modelで、MoEアーキテクチャに基づいて構築されています。総パラメータは16Bですが、tokenごとにアクティブ化されるのはわずか1.4B（非Embedding 789M）であり、非常に高速な生成が可能です。効率的なMoE設計と大規模高品質なトレーニングデータのおかげで、1.4Bのアクティブ化パラメータしか持たないにもかかわらず、Ling-mini-2.0はサブ10Bの密集LLMやさらに大きなMoE Modelに匹敵するトップクラスの下流タスクパフォーマンスを提供します。
Explore how DeepSeek-V3's advanced reasoning and coding capabilities translate into real-world applications.
Automated Code Generation & Debugging
Generate, optimize, and debug complex code snippets across various programming languages. The model's strong reasoning helps identify logical errors and suggest efficient solutions.
Use Case Example:
"A software engineer used DeepSeek-V3 to refactor a legacy Python module, resulting in a 40% reduction in code complexity and a 25% improvement in execution speed."
Scientific & Mathematical Research
Assist researchers by solving complex mathematical problems, formulating hypotheses, and analyzing data. Its ability to reason through abstract concepts makes it a powerful tool for scientific discovery.
Use Case Example:
"A physicist modeled a complex quantum mechanics problem, and the model provided a step-by-step derivation that led to a novel insight, which was later verified experimentally."
Intelligent Agent & Tool Integration
Build sophisticated AI agents that can understand user requests, select the appropriate tools (e.g., APIs, databases), and execute multi-step tasks autonomously.
Use Case Example:
"An automated travel assistant powered by DeepSeek-V3 booked a complete itinerary by interacting with flight, hotel, and car rental APIs based on a single natural language request from the user."
Advanced Conversational AI
Create highly engaging and context-aware chatbots, virtual assistants, or role-playing characters for gaming and entertainment. The model excels at maintaining coherent and natural-sounding dialogue.
Use Case Example:
"A gaming company implemented an NPC (Non-Player Character) using the model, which provided dynamic, unscripted interactions that significantly enhanced player immersion."
メタデータ
仕様
州
Deprecated
建築
キャリブレートされた
はい
専門家の混合
はい
合計パラメータ
16B
アクティブ化されたパラメータ
1.4B
推論
いいえ
Precision
FP8
コンテキスト長
131K
Max Tokens
131K
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。
inclusionAI
chat
Ling-mini-2.0
リリース日：2025/09/10
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
$
0.07
/ M Tokens
Output:
$
0.28
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ling-flash-2.0
リリース日：2025/09/18
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.57
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ring-flash-2.0
リリース日：2025/09/29
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input：
$
0.14
/ M Tokens
Output:
$
0.57
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ling-1T
リリース日：2025/10/11
Total Context:
131K
Max output:
Input：
$
0.57
/ M Tokens
Output:
$
2.28
/ M Tokens
inclusionAI
chat
Ring-1T
リリース日：2025/10/14
Total Context:
131K
Max output:
Input：
$
0.57
/ M Tokens
Output:
$
2.28
/ M Tokens
