原標題：DeepSeek 怒搶視覺對話王座！DeepSeek-VL2 發布即開源，技術全公開
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：6315字

DeepSeek-VL2的發布與特點

最近，國內大模型領域迎來了一個新的黑馬——DeepSeek。該公司推出的DeepSeek-VL2系列模型，憑借其先進的技術和開源策略，引發了廣泛關注。DeepSeek-VL2系列包括DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2，參數量分別為1.0B、2.8B和4.5B。該模型在性能上不遜色于Qwen1.5和LLaMA3，同時顯著降低了模型參數和訓練成本，被戲稱為AI界的“拼多多”。

技術提升

與初代DeepSeek-VL相比，DeepSeek-VL2主要在以下三個方面進行了改進：

1. 動態高分辨率視覺編碼策略：通過這種策略，DeepSeek-VL2能夠有效處理不同縱橫比的高分辨率圖像，克服了固定分辨率編碼器的限制，提升了視覺理解能力。
2. 改進的MoE機制：DeepSeekMoE通過細粒度專家劃分、共享專家隔離、動態損失均衡和多頭潛在注意力機制，提高了訓練和推理的效率。
3. 數據擴展與訓練微調：DeepSeek-VL2使用了比一代DeepSeek多一倍的優質訓練數據，并引入了新的能力，如梗圖理解和視覺定位，顯著增強了模型的泛化能力。

結果展示

DeepSeek-VL2在多個領域的測試中表現出色，尤其是在OCR、多模態對話和視覺定位任務上。與其他視覺語言模型相比，DeepSeek-VL2在激活參數更少的情況下實現了相似或更好的性能。模型在密集圖像描述、圖表理解及多圖像對話等任務中展現了強大的能力，能夠進行簡單推理和創意故事編寫。

總結與展望

DeepSeek-VL2作為基于MoE的視覺語言模型，展現了強大的技術能力和市場潛力。其背后公司幻方量化在深度學習訓練平臺方面積累了豐富的經驗，為DeepSeek的發展提供了強有力的支持。DeepSeek的目標不僅在于復刻現有的AI模型，更在于探索和解密通用人工智能的未知領域，期待其在未來的表現。

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作者簡介：解碼AI世界，硬核也可愛！聚集35萬AI發燒友、開發者和從業者，廣泛覆蓋互聯網大廠中高管、AI公司創始人和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼備敏銳的行業嗅覺和洞察深度。商務合作：zym5189