DeepSeek

DeepSeek语言模型是由DeepSeek团队开发的一系列强大的语言模型：基础架构与技术 DeepSeek语言模型以Transformer架构为基础，采用了如多头潜在注意力（MLA）机制、混合专家（MoE）架构等先进技术。例如DeepSeek-VL2系列中，视觉组件采用动态切片视觉编码策略，语言组件采用DeepSeek-MoE模型结合MLA机制，提升...

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DeepSeek语言模型是由DeepSeek团队开发的一系列强大的语言模型：

基础架构与技术

DeepSeek语言模型以Transformer架构为基础，采用了如多头潜在注意力（MLA）机制、混合专家（MoE）架构等先进技术。例如DeepSeek-VL2系列中，视觉组件采用动态切片视觉编码策略，语言组件采用DeepSeek-MoE模型结合MLA机制，提升了模型的性能和效率。

预训练与优化

模型基于海量的语料数据进行预训练，如DeepSeek-LLM经过2万亿个中英文token的数据集训练，DeepSeek-V3更是在14.8万亿tokens上预训练。预训练后还会经过监督微调、人类反馈的强化学习等方式进行对齐优化，以更好地满足各种应用场景的需求。

模型参数与版本

包含多种参数规模和版本，如DeepSeek-LLM有7b和67b的base及chat版本，DeepSeek-V3则具有671亿参数，不同版本适用于不同的应用场景和用户需求。

性能特点

强大的语言理解与生成能力：能够生成连贯、有逻辑且高质量的文本，在内容创作、文案撰写等场景表现出色，如自动生成博客、新闻、产品描述等。
高效的推理能力：通过技术优化，如在DeepSeek-V3中结合负载均衡策略和多token预测技术，显著提高了训练和推理效率，其生成速度相比前代产品提升了三倍。
出色的多模态能力：以DeepSeek-VL2系列为例，在视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解等多模态任务中展现出强大能力。
优秀的数学和编程能力：DeepSeek-LLM的67b chat模型在HumanEval编码基准测试中达到73.78%的通过率，在GSM8K数学数据集上未微调就取得84.1%的得分，DeepSeek-V3在数学竞赛和编程竞赛中的表现也很卓越。

开源与应用

DeepSeek选择开源模型及相关代码和数据，推动了AI研究和商业应用的发展，开发者可通过Hugging Face、GitHub等平台获取模型，并可将其集成到各种应用中，应用场景包括智能客服、科研文献摘要生成、搜索引擎优化等。

DeepSeek不同版本及不同情况下的价格：

DeepSeek-V2

输入价格：每百万输入tokens 0.14美元，如果是缓存命中的情况，价格相对优惠。
输出价格：每百万输出tokens 0.28美元。

DeepSeek-V2.5

输入价格：每百万输入tokens 0.14美元，缓存命中时价格为0.014美元。
输出价格：每百万输出tokens 0.28美元，缓存命中时价格为0.028美元。

DeepSeek-V3

正常价格：每百万输入tokens 0.5元（缓存命中）/2元（缓存未命中），每百万输出tokens 8元.
优惠价格：在2024年12月27日至2025年2月8日的优惠期内，每百万输入tokens 0.1元（缓存命中）/1元（缓存未命中），每百万输出tokens 2元。

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