DeepSeek-VL2代表了视觉-语言模型领域的重大飞跃，借鉴了其前身DeepSeek-VL的成功，提供了增强的多模态理解能力

DeepSeek-VL2代表了视觉-语言模型领域的重大飞跃，借鉴了其前身DeepSeek-VL的成功，提供了增强的多模态理解能力。这一系列先进的模型，包括DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2，展示了出色的效率和性能平衡，激活参数范围从10亿到45亿不等。DeepSeek-VL2的独特之处在于，它能够在视觉问题回答和文档理解等任务中实现竞争性甚至领先的性能，同时利用比其他现有模型更少的参数。这使其成为开发人员和研究人员寻找更具资源效率但高度功能的解决方案进行复杂多模态任务的潜在宝贵工具。此外，这些模型可根据DeepSeek模型许可证进行商业使用，代码存储库根据MIT许可证授权，表明对行业中的可访问性和实际应用的承诺。- DeepSeek-VL2是一系列先进的大型混合专家（MoE）视觉语言模型。 - DeepSeek-VL2相比其前身DeepSeek-VL有显著改进。 - DeepSeek-VL2在各种任务中展示出卓越的能力，包括但不限于视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解和视觉定位。 - DeepSeek-VL2分为三个变体：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2，分别具有10亿、28亿和45亿个激活参数。 - DeepSeek-VL2与现有的开源密集和MoE模型相比，以相似或更少的激活参数实现了竞争性或最先进的性能。 - DeepSeek-VL2建立在DeepSeekMoE-27B的基础上。