정보에 대해서deepseek-vl2
DeepSeek-VL2는 4.5B 활성 매개변수만으로 우수한 성능을 달성하기 위해 희소 활성 MoE 구조를 사용하여 DeepSeekMoE-27B를 기반으로 개발된 혼합 전문가(MoE) Vision-언어 Model입니다. 이 Model은 시각적 질문 응답, 광학 문자 인식, 문서/표/차트 이해 및 시각적 정지 등의 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 기존의 오픈 소스 밀집 Model 및 MoE 기반 Model과 비교하여 동일하거나 더 적은 활성 매개변수를 사용하여 경쟁력 있는 또는 최첨단 성능을 보여줍니다.
DeepSeek-VL2의 고급 Vision-언어 기능이 다양한 산업의 복잡한 실제 문제를 해결하는 방법을 탐색하십시오.
지능형 문서 처리
OCR 및 시각적 이해를 활용하여 송장, 계약서, 보고서와 같은 다양한 문서에서 데이터 추출 및 분석을 자동화합니다.
사용 사례 예시:
"회계 회사의 수작업 데이터 입력을 80% 줄이기 위해 스캔된 재무제표에서 주요 수치를 자동으로 추출하여 데이터베이스에 입력합니다."
Visual 콘텐츠 분석
분석, 검색, 또는 분석을 위해 Image 및 Video 내의 객체, 장면 또는 부적절한 콘텐츠를 식별하고 분류합니다.
사용 사례 예시:
"사용자가 업로드한 전자상거래 제품 Image에 플랫폼 지침 및 브랜드 안전 준수를 보장하는 금지된 항목이나 민감한 콘텐츠를 플래그합니다."
자동 Image 캡션 생성
시각 장애인을 위한 접근성을 향상시키고 콘텐츠 SEO를 개선하면서 Image에 대한 세부적이고 문맥적으로 인식 가능한 설명을 생성합니다.
사용 사례 예시:
"복잡한 의료 MRI 스캔에 대한 풍부한 Textual 설명을 제공하여 의사나 환자에게 소견을 설명하거나 웹 Image의 대체 텍스트를 생성합니다."
전자상거래 제품 풍부화
개선된 검색, 추천 및 재고 관리를 위해 Product Image에 속성, 브랜드 및 카테고리를 자동으로 태그합니다.
사용 사례 예시:
"의류 항목의 Image를 분석하여 스타일, 색상, 소재 및 로고에서 브랜드를 식별하고 온라인 카탈로그 시스템을 위한 제품 메타데이터를 작성합니다."
메타데이터
사양
주
Deprecated
건축
교정된
아니요
전문가의 혼합
네
총 매개변수
27B
활성화된 매개변수
4.5B
추론
아니요
Precision
FP8
콘텍스트 길이
4K
Max Tokens
4K
다른 모델과 비교
이 Model이 다른 것들과 어떻게 비교되는지 보세요.
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.2
출시일: 2025. 12. 4.
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
0.42
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.2-Exp
출시일: 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
출시일: 2025. 9. 29.
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
1
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.1
출시일: 2025. 8. 25.
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
1
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3
출시일: 2024. 12. 26.
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input:
$
0.25
/ M Tokens
Output:
$
1
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1
출시일: 2025. 5. 28.
Total Context:
164K
Max output:
164K
Input:
$
0.5
/ M Tokens
Output:
$
2.18
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
출시일: 2025. 1. 20.
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
0.18
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
출시일: 2025. 1. 20.
Total Context:
131K
Max output:
131K
Input:
$
0.1
/ M Tokens
Output:
$
0.1
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
출시일: 2025. 1. 20.
Total Context:
33K
Max output:
16K
Input:
$
0.05
/ M Tokens
Output:
$
0.05
/ M Tokens
