DeepSeek-AI开源DeepSeek-VL2系列，包含30亿、160亿和270亿参数三种规模模型

对大型语言模型的微调需要大量的计算资源，但为了让更多人能够接触到这种技术，研究者们正致力于开发视觉语言模型（VLMs）的高效变体。这些变体能够在资源受限的环境中实现性能优化，例如边缘设备、模型压缩和知识迁移。

视觉语言模型在处理跨模态数据、理解图像内容和执行视觉推理方面展现出卓越的能力，使其成为解决复杂视觉任务的强大工具。然而，这些模型的规模和复杂性给实际应用带来了挑战，尤其是在资源有限的环境中。

为了应对这一挑战，DeepSeek-AI团队发布了一系列模型，旨在优化视觉语言模型的效率，并促进其在更广泛的场景中的应用。这些模型通过在计算效率和性能之间取得平衡，使得在资源有限的平台上部署复杂视觉任务成为可能。

DeepSeek-VL2模型采用了一种混合专家（MoE）架构，该架构利用多个专门的神经网络模块，每个模块处理不同类型的数据或执行不同的任务。这种架构允许模型根据输入数据的特定特征动态地激活最相关的专家模块，从而提高计算效率和整体性能。

DeepSeek-VL2模型提供了三个不同规模的版本：

- DeepSeek-VL2-Tiny：33.7亿参数（10亿激活参数）

- DeepSeek-VL2-Small：161亿参数（28亿激活参数）

- DeepSeek-VL2：275亿参数（45亿激活参数）

这些模型旨在满足不同计算资源的需求，同时保持具有竞争力的性能。

DeepSeek-VL2模型的性能令人印象深刻，在各种视觉语言基准测试中都取得了最先进的结果。其混合专家架构使其能够在准确性和效率之间取得平衡，从而在各种应用中实现卓越的性能。此外，该模型在零样本和少样本学习设置中表现出色，展示了其强大的泛化能力。

通过对这些模型进行基准测试，研究人员发现Small模型在视觉推理任务中取得了高达92.3%的准确率，超过了其他同类模型。此外，这些模型在下游任务中的表现也提升了约15%。

同时，DeepSeek-VL2在数据处理方面表现出色，将处理速度提高了30%。这些改进使其成为在各种需要实时或低延迟响应的应用中的理想选择。

项目主页：https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-vl2-675c22accc456d3beb4613ab

关键要点：

✨ DeepSeek-VL2模型提供了多种规模，以适应不同的计算资源。

💡 这些模型的混合专家架构提高了计算效率，同时保持了最先进的性能。

🔍 DeepSeek-VL2在视觉推理和跨模态任务方面表现出色，为各种应用带来了新的可能性。