DeepSeek-VL2官網

DeepSeek-VL2是一系列大型Mixture-of-Experts視覺語言模型，相較于前代DeepSeek-VL有顯著提升。該模型系列在視覺問答、光學字符識別、文檔/表格/圖表理解以及視覺定位等任務上展現出卓越的能力。DeepSeek-VL2包含三個變體：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2，分別擁有1.0B、2.8B和4.5B激活參數。DeepSeek-VL2在激活參數相似或更少的情況下，與現有的開源密集和MoE基礎模型相比，達到了競爭性或最先進的性能。

DeepSeek-VL2是什么

DeepSeek-VL2是一款由DeepSeek-AI開發的大型視覺語言模型，它基于Mixture-of-Experts (MoE) 架構，能夠理解圖像和文本信息，并進行多模態交互。它擁有三個不同規模的版本：DeepSeek-VL2-Tiny (1.0B參數)、DeepSeek-VL2-Small (2.8B參數) 和 DeepSeek-VL2 (4.5B參數)，以滿足不同計算資源和應用場景的需求。該模型在視覺問答、光學字符識別、文檔/表格/圖表理解以及視覺定位等任務上表現出色，在同等規模或更小規模的模型中取得了領先或具有競爭力的性能。

DeepSeek-VL2主要功能

DeepSeek-VL2 的主要功能包括：視覺問答（理解并回答與圖像相關的問題）、光學字符識別 (OCR，識別圖像中的文字信息)、文檔理解 (解析和理解文檔內容)、表格/圖表理解 (識別和理解表格及圖表中的數據)、視覺定位 (識別圖像中特定物體的位置)以及多模態交互 (結合視覺和語言信息，提供更豐富的交互體驗)。

如何使用DeepSeek-VL2

使用 DeepSeek-VL2 需要以下步驟：1. 安裝必要的依賴庫，運行 `pip install -e .`；2. 指定模型路徑，例如 `model_path = ‘deepseek-ai/deepseek-vl2-small’`；3. 加載模型和處理器，使用 `DeepseekVLV2Processor.from_pretrained(model_path)`；4. 準備輸入數據，包括文本和圖片；5. 使用 `prepare_inputs` 方法處理輸入數據；6. 使用 `vl_gpt.language_model.generate` 運行模型并獲取結果；7. 使用 `tokenizer.decode` 將模型輸出的 token 序列解碼為文本。

DeepSeek-VL2產品價格

目前官網并未公布DeepSeek-VL2 的具體價格信息，建議訪問官網或聯系 DeepSeek-AI 獲取詳細定價。

DeepSeek-VL2常見問題

DeepSeek-VL2 支持哪些類型的圖像？ DeepSeek-VL2 支持多種類型的圖像，包括但不限于 JPEG、PNG 等常見格式。 建議您參考官方文檔獲取更詳細的支持格式列表。

如何處理大型圖像或文檔？對于大型圖像或文檔，建議您將其分割成更小的塊，分別進行處理后再進行整合。官方文檔可能提供更優化的處理方法。

DeepSeek-VL2 的精度如何？ DeepSeek-VL2 的精度取決于所使用的模型版本和任務類型。一般來說，參數量更大的模型精度更高。建議您在實際應用中進行測試，以評估其在特定任務上的性能。

DeepSeek-VL2官網入口網址

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-VL2

OpenI小編發現DeepSeek-VL2網站非常受用戶歡迎，請訪問DeepSeek-VL2網址入口試用。