DeepSeek-V2

DeepSeek-V2는 총 2,360억 개 파라미터 중 토큰마다 210억 개만 활성화하는 전문가 혼합(MoE) 언어 모델이다. DeepSeek 67B보다 성능이 강하면서 학습 비용을 42.5% 줄이고 KV 캐시를 93.3% 줄이며 최대 생성 처리량을 5.76배로 높였다. 8.1조 토큰의 고품질 말뭉치로 사전학습한 뒤 지도 미세조정(SFT)과 강화학습을 거쳤다. GitHub 저장소에서 모델 다운로드·평가 결과·API 플랫폼 안내를 제공한다. DeepSeek 공식 사이트는 현재 웹 채팅·앱·API 플랫폼을 운영하며 최신 모델은 DeepSeek-V4.1-Flash다.

• MoE 구조: 총 236B 파라미터, 토큰당 21B 활성화
• 학습 비용 42.5% 절감, KV 캐시 93.3% 감소
• 최대 생성 처리량 5.76배
• 8.1조 토큰 사전학습 + SFT·강화학습
• 모델 다운로드 제공
• 공식 API 플랫폼(최신 모델: JSON 출력·도구 호출·1M 컨텍스트)

• 파운데이션 모델 분야 AI 60개 가운데 하나예요.
• 다른 도구와 연결된 수 16개 — 같은 분야에서 6위예요.