關於deepseek-vl2
DeepSeek-VL2 是一種混合專家 (MoE) 視覺-語言 模型，基於 DeepSeekMoE-27B 開發，採用稀疏激活的 MoE 架構，以僅 45 億活躍參數實現卓越的性能。該 模型 在各種任務中表現出色，包括視覺問答、光學字符識別、文件/表格/圖表理解和視覺對位。與現有的開源密集模型和基於 MoE 的 模型 相比，它在使用相同或更少的活躍參數的情況下，展現出具有競爭力或者最先進的性能。
探索DeepSeek-VL2的高級視覺-語言能力如何解決各行業中的複雜現實問題。
智慧文件處理
利用OCR和視覺理解，自動化處理從發票、合同和報告等多樣文件中提取和分析數據。
使用案例範例：
"自動提取掃描財務報表中的關鍵數據並填入資料庫，為會計公司減少80%的手動數據輸入。"
視覺內容分析
識別和分類圖像和視頻中的物體、場景或不當內容，用於管理、搜索或分析。
使用案例範例：
"標記用戶上傳的電子商務產品圖像中的禁止項目或敏感內容，確保遵守平台指南和品牌安全。"
自動圖像描述生成
為圖像生成詳細且具上下文語境的描述，提升視障使用者的可及性並改進內容SEO。
使用案例範例：
"為複雜的醫學MRI掃描提供豐富的文字描述，向醫生或患者解釋結果，或為網頁圖像生成代替文字。"
電子商務產品豐富化
自動為產品圖像打標籤，包括屬性、品牌和類別，以改善搜索、推薦和庫存管理。
使用案例範例：
"分析服裝商品的圖像以識別其風格、顏色、材質和品牌標誌，為線上目錄系統填充產品元數據。"
元數據
規格
狀態
Deprecated
架構
Sparse MoE VLM
經過校準的
否
專家並行
是
總參數
27B
啟用的參數
4.5B
推理
否
精度
FP8
上下文長度
4K
最大輸出長度
4K
與其他模型比較
看看這個模型與其他模型的對比如何。
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DeepSeek-V3.2
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DeepSeek-V3.1-Terminus
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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
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DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
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