关于deepseek-vl2
DeepSeek-VL2 是一种混合专家 (MoE) Vision-语言模型，基于 DeepSeekMoE-27B 开发，采用稀疏激活的 MoE 架构，仅用 4.5B 的活动参数即可实现卓越性能。该模型在多种任务中表现出色，包括视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解和视觉定位。与现有的开源密集模型和基于 MoE 的模型相比，它在使用相同或更少活动参数的情况下展示了具有竞争力的或最新的性能。
探索DeepSeek-VL2的高级Vision-Language能力如何在各个行业中解决复杂的实际问题。
智能文档处理
自动化从各种文档中提取和分析数据，如发票、合同和报告，利用OCR和视觉理解技术。
用例示例：
"自动从扫描的财务报表中提取关键数据并填充数据库，为会计公司减少80%的手动数据输入。"
视觉内容分析
识别和分类Image和视频中的对象、场景或不当内容，用于审核、搜索或分析。
用例示例：
"标记用户上传的电子商务产品Image中的违禁物品或敏感内容，确保符合平台指南和品牌安全。"
自动化Image字幕生成
为Image生成详细的、上下文相关的描述，提高视障用户的无障碍访问和内容SEO。
用例示例：
"为复杂的医学MRI扫描提供丰富的Text描述，向医生或患者解释发现，或为网络Image生成替代文本。"
电子商务产品丰富化
自动为产品Image贴上属性、品牌和类别标签，以改善搜索、推荐和库存管理。
用例示例：
"分析一件衣物的Image以识别其风格、颜色、材质和品牌，通过标志填充在线目录系统的产品元数据。"
元数据
规格
州
Deprecated
建筑
Sparse MoE VLM
校准的
不
专家混合
是
总参数
27B
激活的参数
4.5B
推理
不
精度
FP8
上下文长度
4K
最大输出长度
4K
与其他模型进行比较
看看这个模型与其他模型相比表现如何。
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.2
上下文长度：
164K
最大输出长度：
164K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
0.42
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.2-Exp
上下文长度：
164K
最大输出长度：
164K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
Output:
$
0.41
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.1-Terminus
上下文长度：
164K
最大输出长度：
164K
Input:
$
0.27
/ M Tokens
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$
1.0
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3.1
上下文长度：
164K
最大输出长度：
164K
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$
0.27
/ M Tokens
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$
1.0
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-V3
上下文长度：
164K
最大输出长度：
164K
Input:
$
0.25
/ M Tokens
Output:
$
1.0
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1
上下文长度：
164K
最大输出长度：
164K
Input:
$
0.5
/ M Tokens
Output:
$
2.18
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
上下文长度：
131K
最大输出长度：
131K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
0.18
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
上下文长度：
131K
最大输出长度：
131K
Input:
$
0.1
/ M Tokens
Output:
$
0.1
/ M Tokens
DeepSeek
chat
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
上下文长度：
33K
最大输出长度：
16K
Input:
$
0.05
/ M Tokens
Output:
$
0.05
/ M Tokens
