DeepSeek-V2.5: Новая версия с улучшенными возможностями

 DeepSeek-V2.5 Released by DeepSeek-AI: A Cutting-Edge 238B Parameter Model Featuring Mixture of Experts (MoE) with 160 Experts, Advanced Chat, Coding, and 128k Context Length Capabilities

«`html

DeepSeek-V2.5: Новая версия модели с 238 миллиардами параметров и возможностью микса экспертов

DeepSeek-AI выпустила DeepSeek-V2.5 – мощную модель Mixture of Experts (MOE) с 238 миллиардами параметров, включающую 160 экспертов и 16 миллиардов активных параметров для оптимизированной производительности. Модель отлично справляется с задачами чата и кодирования, обладая передовыми возможностями, такими как вызовы функций, генерация JSON-вывода и завершение Fill-in-the-Middle (FIM). С впечатляющей длиной контекста в 128 тысяч символов, DeepSeek-V2.5 разработана для обработки обширных и сложных входных данных, выходя за рамки AI-решений.

Эволюция DeepSeek

С момента своего появления DeepSeek-AI известна производством мощных моделей, созданных для удовлетворения растущих потребностей как разработчиков, так и неразработчиков. Серия DeepSeek-V2, в частности, стала универсальным решением для сложных задач искусственного интеллекта, объединяя функциональность чата и кодирования с передовыми техниками глубокого обучения.

Основные особенности DeepSeek-V2.5

Улучшенное соответствие с предпочтениями человека: DeepSeek-V2.5 сосредоточена на лучшем соответствии с предпочтениями человека. Модель оптимизирована для более точного выполнения инструкций и предоставления более релевантных и последовательных ответов. Это улучшение особенно важно для бизнеса и разработчиков, которым требуются надежные AI-решения, способные адаптироваться к конкретным требованиям с минимальным вмешательством.

Улучшенные навыки написания и следования инструкциям: DeepSeek-V2.5 предлагает улучшения в написании, генерации более естественно звучащего текста и более эффективного следования сложным инструкциям по сравнению с предыдущими версиями. Независимо от использования в интерфейсах на основе чата или для генерации обширных инструкций по кодированию, эта модель предоставляет пользователям надежное AI-решение, способное легко справляться с различными задачами.

Общие и кодовые возможности: Объединяя возможности DeepSeekV2-Chat и DeepSeek-Coder-V2-Instruct, модель сокращает разрыв между разговорным AI и помощью в кодировании. Эта интеграция означает, что DeepSeek-V2.5 может использоваться для задач общего назначения, таких как автоматизация обслуживания клиентов, и более специализированных функций, таких как генерация кода и отладка.

Оптимизированные требования к выводу: Для локального запуска DeepSeek-V2.5 требуются значительные вычислительные ресурсы, поскольку модель использует 236 миллиардов параметров в формате BF16, требуя 80 ГБ*8 ГПУ. Однако модель обеспечивает высокую производительность с впечатляющей скоростью и точностью для тех, у кого есть необходимое оборудование. Для пользователей, у которых нет доступа к таким продвинутым настройкам, DeepSeek-V2.5 также может быть запущена через Hugging Face’s Transformers или vLLM, которые оба предлагают облачные решения вывода.

Метрики производительности

Улучшения в DeepSeek-V2.5 отражаются в его производственных метриках по различным бенчмаркам. На AlpacaEval 2.0 DeepSeek-V2.5 набрала 50.5, по сравнению с 46.6 в модели DeepSeek-V2. Аналогично, в тесте HumanEval Python модель улучшила свой показатель с 84.5 до 89. Эти метрики свидетельствуют о значительных усовершенствованиях в общих навыках рассуждения, навыках кодирования и ответах, соответствующих человеку.

Помимо этих бенчмарков, модель также успешно прошла оценки ArenaHard и MT-Bench, демонстрируя свою универсальность и способность адаптироваться к различным задачам и вызовам. Эти улучшения переносятся на конкретные выгоды для пользователя, особенно в отраслях, где важны точность, надежность и адаптивность.

Вывод и использование

DeepSeek-AI предоставляет несколько способов для пользователей, чтобы воспользоваться DeepSeek-V2.5. Для тех, кто хочет запустить модель локально, Hugging Face’s Transformers предлагает простой способ интеграции модели в их рабочий процесс. Пользователи могут легко загрузить модель и токенизатор, обеспечивая совместимость с существующей инфраструктурой. Также доступна возможность генерации ответов через библиотеку vLLM, что позволяет более быстрый вывод и более эффективное использование ресурсов, особенно в распределенных средах.

DeepSeek-V2.5 обладает возможностями вызова функций, что позволяет взаимодействовать с внешними инструментами для улучшения общей функциональности. Эта функция полезна для разработчиков, которым необходимо, чтобы модель выполняла задачи, такие как получение текущих метеоданных или выполнение вызовов API.

Лицензирование и коммерческое использование

Одним из ключевых аспектов DeepSeek-V2.5 является ее лицензия MIT, которая позволяет гибкое использование как в коммерческих, так и в некоммерческих приложениях. Эта лицензионная модель гарантирует, что бизнесы и разработчики могут интегрировать DeepSeek-V2.5 в свои продукты и услуги, не беспокоясь о ограничительных условиях. Соглашение о модели серии DeepSeek-V2 поддерживает коммерческое использование, что еще больше усиливает ее привлекательность для организаций, стремящихся использовать передовые решения искусственного интеллекта.

Заключение

С выпуском DeepSeek-V2.5, объединяющей лучшие элементы предыдущих моделей и оптимизирующей их для более широкого спектра применений, DeepSeek-V2.5 готова стать ключевым игроком в области искусственного интеллекта. Будь то для задач общего назначения или высокоспециализированных проектов по кодированию, эта новая модель обещает превосходную производительность, улучшенный пользовательский опыт и большую адаптивность, что делает ее бесценным инструментом для разработчиков, исследователей и бизнеса.

DeepSeek-AI продолжает совершенствовать и расширять свои модели искусственного интеллекта, поэтому DeepSeek-V2.5 представляет собой значительный шаг вперед. Это гарантирует, что пользователи имеют доступ к мощному и гибкому AI-решению, способному удовлетворять постоянно меняющиеся требования современной технологии.

«`

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Itinai.com it company office background blured photography by e4139fc1 862c 4177 9de9 70fb39c5af9e 1

    NovelSeek: Революция в автономных научных исследованиях с помощью ИИ

    Введение в NovelSeek: революция в научных исследованиях Научные исследования требуют высокой экспертизы для генерации гипотез, проектирования экспериментов и анализа результатов. NovelSeek — это система ИИ, которая автономно управляет всем процессом научного открытия. Как…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 2

    WINA: Эффективная активация нейронов для оптимизации вывода больших языковых моделей

    Преобразование Идентификации Нейронов с Помощью WINA Microsoft представила WINA (Weight Informed Neuron Activation) — инновационную структуру, позволяющую эффективно использовать большие языковые модели (LLMs) без необходимости в обучении. Это решение помогает компаниям оптимизировать производительность…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0

    Трансформация клиентского опыта с помощью агентного ИИ

    Превращение клиентского опыта с помощью агентного ИИ Понимание агентного ИИ Агентный ИИ — это системы с интеллектуальными агентами, которые могут запоминать прошлые взаимодействия, рассуждать о процессах и принимать решения без постоянного вмешательства человека.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 1

    Адаптивные Модели Рассуждений для Эффективного Решения Проблем в ИИ

    Введение Данная статья обсуждает два инновационных концепта в области искусственного интеллекта: Модели Адаптивного Рассуждения (ARM) и Ada-GRPO. Эти модели помогают повысить эффективность и масштабируемость решения задач в AI, особенно в области рассуждений. Понимание…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 48cb21e9 ed8f 4a55 9f5b 4570e52f1cce 2

    Создание масштабируемой системы коммуникации между агентами с использованием ACP в Python

    «`html Практическое руководство по созданию масштабируемой системы коммуникации для агентов Введение Создание эффективной системы коммуникации между агентами важно для бизнеса, стремящегося использовать искусственный интеллект. Этот подход позволяет улучшить бизнес-процессы и повысить качество обслуживания…

  • Itinai.com it company office background blured photography by a4b45723 df9d 4684 b150 bb2c5790acc8 0

    Ограничения многомодальных моделей в физическом рассуждении: результаты PHYX Benchmark

    Понимание Ограничений Мультимодальных Основных Моделей в Физическом Рассуждении Введение в Мультимодальные Основные Модели Недавние достижения в области мультимодальных основных моделей сделали шаги вперед в различных областях, включая математику и логическое рассуждение. Однако они…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Запуск Yambda: крупнейший набор данных для систем рекомендаций от Яндекса

    Введение в набор данных Yambda от Yandex Yandex недавно запустил Yambda — набор данных, который значительно улучшает возможности рекомендательных систем. Он содержит почти 5 миллиардов анонимизированных взаимодействий пользователей с Yandex Music, что позволяет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 2

    Биомни: Революция в автоматизации биомедицинских исследований с помощью ИИ

    Biomni: Трансформация биомедицинских исследований с помощью ИИ Проблемы в биомедицинских исследованиях Биомедицинские исследования сталкиваются с рядом серьезных проблем: Перегрузка данными: Огромные объемы данных затрудняют работу исследователей. Интеграция инструментов: Сложности с объединением различных инструментов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 3

    Улучшение LLM с помощью интерливинг-рассуждений для более быстрых и точных ответов

    Введение в Интерливинг Резонанс Исследователи из Apple и Университета Дьюка разработали инновационный подход, называемый Интерливинг Резонанс, который улучшает производительность больших языковых моделей (LLMs), позволяя им предоставлять промежуточные ответы во время сложного решения задач.…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 93e48de1 e0a4 4327 bf1a 5249ee257f75 2

    DeepSeek R1-0528: Революция в открытом ИИ

    Решения для бизнеса с применением DeepSeek R1-0528 Модель DeepSeek R1-0528 представляет собой значительный шаг вперед в области открытого ИИ. Ниже приведены практические бизнес-решения на основе её возможностей. Преимущества для бизнеса и реальной жизни…

  • Itinai.com it company office background blured photography by d266ecb7 1141 4fd8 a45e d7242fbf1e9e 1

    Создание самообучающегося ИИ-агента с помощью API Gemini от Google

    Практическое руководство по созданию самообучающегося AI-агента с использованием Google’s Gemini API Введение В современном деловом мире внедрение искусственного интеллекта (AI) становится ключевым фактором успеха. Этот гайд поможет вам разработать самообучающегося AI-агента, который будет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Samsung представляет ANSE: Улучшение моделей текст-в-видео с активным выбором шума

    Практические бизнес-решения на основе ANSE Исследования Samsung представили ANSE — революционный фреймворк для улучшения моделей текст-видео. Вот как это можно применить в бизнесе для повышения эффективности и качества. Преимущества ANSE для бизнеса Улучшение…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 1

    WEB-SHEPHERD: Инновационная модель вознаграждений для эффективной навигации в сети

    Решения для бизнеса с использованием WEB-SHEPHERD WEB-SHEPHERD предлагает практические решения для бизнеса, которые могут значительно улучшить эффективность работы и повысить качество обслуживания клиентов. Вот как это можно реализовать: 1. Повышение эффективности WEB-SHEPHERD предоставляет…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 724d9f47 b65a 445e b4b5 b5939a7eba28 1

    Dimple: Новый Модель Языкового Генератора для Бизнеса

    Введение в Dimple Исследователи Национального университета Сингапура разработали Dimple, новую модель, которая улучшает генерацию текста с помощью инновационных технологий. Эта модель, известная как Дискретная Диффузионная Мультимодальная Языковая Модель (DMLLM), сочетает визуальные и текстовые…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 342dc52c d1e8 48a5 a450 02825b0d4c2b 2

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением

    Улучшение математического мышления с помощью обучения с подкреплением Введение Недавние достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) привели к инновационным методам улучшения математического мышления в моделях. Одним из таких подходов является обучение с подкреплением…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 0

    Интерактивный анализ видео с помощью AI и Lyzr Chatbot Framework

    Преобразование видео-контента в действенные инсайты с помощью ИИ В современном цифровом мире компаниям необходимо эффективно извлекать ценную информацию из мультимедийных ресурсов. Использование искусственного интеллекта может значительно улучшить этот процесс, особенно при анализе транскриптов…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 431ba571 009a 4ead 8847 7d3b7a613a24 0

    MMaDA: Унифицированная Модель Мультимодального Диффузии для Бизнеса

    Унифицированная многомодальная диффузионная модель для бизнес-приложений Преимущества MMaDA для бизнеса MMaDA (Многомодальная диффузионная модель для текстового анализа, визуального понимания и генерации изображений) значительно упрощает интеграцию различных типов данных, что приводит к более эффективным…

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3

    Мягкое мышление: новое слово в рассуждениях ИИ

    Понимание изменений в рассуждении ИИ Большие языковые модели (LLM) традиционно полагаются на дискретные языковые токены для обработки информации. Этот метод, хотя и эффективен для простых задач, ограничивает способность модели рассуждать в сложных или…