明敏 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 qbitai
最新國產開源moe大模型，剛剛亮相就火了。
deepseek-v2性能達gpt-4級別，但開源、可免費商用、api價格僅為gpt-4-turbo的百分之一。
因此一經發佈，立馬引發不小討論。
從公布的性能指標來看，deepseek-v2的中文綜合能力超越一眾開源模型，並和gpt-4-turbo、文心4.0等閉源模型同處第一梯隊。
英文綜合能力也和llama3-70b同處第一梯隊，並且超過了同是moe的mixtral 8x22b。
在知識、數學、推理、編程等方面也表現出不錯性能。並支持128k上下文。
這些能力，普通用戶都能直接免費使用。現在內測已開啟，註冊後立馬就能體驗。
api更是是骨折價：每百萬tokens輸入1元、輸出2元（32k上下文）。價格僅為gpt-4-turbo的近百分之一。
同時在模型架構也進行創新，採用了自研的mla（multi-head latent attention）和sparse結構，可大幅減少模型計算量、推理顯存。
網友感嘆：deepseek總是給人帶來驚喜！
具體效果如何，我們已搶先體驗！
實測一下
目前v2內測版可以體驗通用對話和代碼助手。
在通用對話中可以測試大模型的邏輯、知識、生成、數學等能力。
比如可以要求它模仿《甄嬛傳》的文風寫口紅種草文案。
還可以通俗解釋什麼是量子糾纏。
數學方面，能回答高數微積分問題，比如：
使用微積分證明自然對數的底e 的無窮級數表示。
也能規避掉一些語言邏輯陷阱。
測試顯示，deepseek-v2的知識內容更新到2023年。
代碼方面，內測頁面顯示是使用deepseek-coder-33b回答問題。
在生成較簡單代碼上，實測幾次都沒有出錯。
也能針對給出的代碼做出解釋和分析。
不過測試中也有回答錯誤的情況。
如下邏輯題目，deepseek-v2在計算過程中，錯誤將一支蠟燭從兩端同時點燃、燃燒完的時間，計算成了從一端點燃燒完的四分之一。
帶來哪些升級？
據官方介紹，deepseek-v2以236b總參數、21b激活，大致達到70b~110b dense的模型能力。
和此前的deepseek 67b相比，它的性能更強，同時訓練成本更低，可節省42.5%訓練成本，減少93.3%的kv緩存，最大吞吐量提高到5.76倍。
官方表示這意味着deepseek-v2消耗的顯存（kv cache）只有同級別dense模型的1/5~1/100，每token成本大幅降低。
專門針對h800規格做了大量通訊優化，實際部署在8卡h800機器上，輸入吞吐量超過每秒10萬tokens，輸出超過每秒5萬tokens。
在一些基礎benchmark上，deepseek-v2基礎模型表現如下：
deepseek-v2 採用了創新的架構。
提出mla（multi-head latent attention）架構，大幅減少計算量和推理顯存。
同時自研了sparse結構，使其計算量進一步降低。
有人就表示，這些升級對於數據中心大型計算可能非常有幫助。
而且在api定價上，deepseek-v2幾乎低於市面上所有明星大模型。
團隊表示，deepseek-v2模型和論文也將完全開源。模型權重、技術報告都給出。
現在登錄deepseek api開放平台，註冊即贈送1000萬輸入/500萬輸出tokens。普通試玩則完全免費。
感興趣的童鞋，可以來薅羊毛了~
體驗地址：
https://chat.deepseek.com
api平台：
platform.deepseek.com
github：
https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v2?tab=readme-ov-file
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