DeepSeek-VL2：颠覆视觉对话的全新王者，技术全面开源！

原标题：DeepSeek 怒抢视觉对话王座！DeepSeek-VL2 发布即开源，技术全公开
文章来源：夕小瑶科技说
内容字数：6315字

DeepSeek-VL2的发布与特点

最近，国内大模型领域迎来了一个新的黑马——DeepSeek。该公司推出的DeepSeek-VL2系列模型，凭借其先进的技术和开源策略，引发了广泛关注。DeepSeek-VL2系列包括DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2，参数量分别为1.0B、2.8B和4.5B。该模型在性能上不逊色于Qwen1.5和LLaMA3，同时显著降低了模型参数和训练成本，被戏称为AI界的“拼多多”。

技术提升

与初代DeepSeek-VL相比，DeepSeek-VL2主要在以下三个方面进行了改进：

1. 动态高分辨率视觉编码策略：通过这种策略，DeepSeek-VL2能够有效处理不同纵横比的高分辨率图像，克服了固定分辨率编码器的限制，提升了视觉理解能力。
2. 改进的MoE机制：DeepSeekMoE通过细粒度专家划分、共享专家隔离、动态损失均衡和多头潜在注意力机制，提高了训练和推理的效率。
3. 数据扩展与训练微调：DeepSeek-VL2使用了比一代DeepSeek多一倍的优质训练数据，并引入了新的能力，如梗图理解和视觉定位，显著增强了模型的泛化能力。

结果展示

DeepSeek-VL2在多个领域的测试中表现出色，尤其是在OCR、多模态对话和视觉定位任务上。与其他视觉语言模型相比，DeepSeek-VL2在激活参数更少的情况下实现了相似或更好的性能。模型在密集图像描述、图表理解及多图像对话等任务中展现了强大的能力，能够进行简单推理和创意故事编写。

总结与展望

DeepSeek-VL2作为基于MoE的视觉语言模型，展现了强大的技术能力和市场潜力。其背后公司幻方量化在深度学习训练平台方面积累了丰富的经验，为DeepSeek的发展提供了强有力的支持。DeepSeek的目标不仅在于复刻现有的AI模型，更在于探索和解密通用人工智能的未知领域，期待其在未来的表现。

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作者简介：解码AI世界，硬核也可爱！聚集35万AI发烧友、开发者和从业者，广泛覆盖互联网大厂中高管、AI公司创始人和机构投资人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂，兼备敏锐的行业嗅觉和洞察深度。商务合作：zym5189