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DeepSeek-V2-Lite-Chat

单卡40G部署的轻量级混合专家语言模型

DeepSeek-V2-Lite采用MLA注意力机制和DeepSeekMoE架构,是一款轻量级混合专家模型。模型总参数量16B,激活参数2.4B,仅需单张40G显卡即可部署。模型支持32k上下文长度,在MMLU、C-Eval等英中文基准测试中表现优异,提供基础和对话两个版本。

deepseek-moe-16b-base - 采用稀疏混合专家架构的开源大语言模型
DeepSeek MoEGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目机器学习模型模型训练
DeepSeek MoE 16B Base是一个基于稀疏混合专家(MoE)架构的开源大语言模型,支持商业应用。模型使用bfloat16格式,可通过Transformers库调用,擅长文本生成和补全。它采用查询-键值对映射的注意力机制,高效处理自然语言处理任务。该项目遵循MIT许可,提供详细文档和示例代码,便于开发者集成使用。
DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型 多模态理解与复杂场景应用
DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型
DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型,为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等,并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模,支持基础和对话应用,可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证,为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF - 完整的DeepSeek代码助手模型量化版集合
DeepSeek-CoderGithubHuggingfaceLlamaEdge代码开发开源项目模型模型量化深度学习
这是一个专为代码编写优化的DeepSeek量化模型系列,提供从2位到16位的多种精度选项,支持通过LlamaEdge和WasmEdge进行部署。模型拥有12.8万token的上下文长度,文件大小从6.43GB到31.4GB不等。Q4_K_M和Q5_K_M版本在性能和资源占用上达到最佳平衡,适合大多数应用场景。
chatglm-6b - 中英双语开源对话模型实现低显存本地部署
AI技术ChatGLM-6BGithubHuggingface中英双语开源开源项目模型语言模型
该模型是一个基于 GLM 的中英双语开源对话工具,拥有 62 亿参数,通过量化技术实现低显存要求,适合消费级显卡本地部署。专注于中文问答及对话功能,具有监督微调和人类反馈强化学习功能。升级版提供更高性能和效率,研究者可完全开放使用,而商用需要填问卷。
internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话
GithubHuggingfaceInternLM2人工智能代码解释器大语言模型开源项目模型超长上下文
InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本,搭载20万字超长上下文理解技术,在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具,通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放,同时提供免费商业授权渠道。
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct - 开源代码模型支持338种编程语言
AI编程DeepSeek-Coder-V2GithubHuggingface代码生成开源模型开源项目模型自然语言处理
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的代码语言模型,支持338种编程语言,上下文长度达128K。该模型通过6万亿token的额外预训练,增强了编码和数学推理能力。在标准基准评估中,它在代码相关任务上的表现与GPT4-Turbo相当,甚至超越了一些闭源模型。DeepSeek-Coder-V2提供16B和236B两个版本,可在Hugging Face平台上获取。
ChatGLM2-6B - 基于GLM技术开发的中英双语对话模型
ChatGLM2-6BGithub开源项目性能提升推理速度显存占用模型开源
ChatGLM2-6B,基于GLM技术开发的中英双语对话模型,1.4T中英数据预训练后展现出改善的多语言处理效果,支持长达32K的上下文长度,新技术支持更快的推理速度和更好的对话体验。适用于学术研究和商业应用,如聊天机器人和客服AI,提供技术支持与灵活部署方案。
DeepSeek-Coder-V2 - 开源代码语言模型
AI模型DeepSeek-Coder-V2GithubMoE模型代码智能开源模型开源项目
DeepSeek-Coder-V2是一款性能出色的开源代码语言模型,在多项代码相关任务中展现了强大实力。该模型支持338种编程语言,拥有128K的上下文长度,采用混合专家(MoE)架构。提供16B和236B两种参数版本,在代码生成、补全和修复等任务中表现卓越,同时在数学推理和通用语言任务中也展现出强大能力,为代码智能领域带来重要进展。
internlm2_5-7b-chat - 卓越推理能力与百万字超长上下文的开源大模型
GithubHuggingfaceInternLM上下文窗口大语言模型工具使用开源项目推理能力模型
InternLM2.5-7B-Chat是一个开源的70亿参数大语言模型,在数学推理、百万字长文理解和工具调用等方面表现卓越。该模型在多项基准测试中超越同等规模模型,展现强大的综合能力。InternLM2.5-7B-Chat提供基础模型和对话模型,支持通过Transformers加载,并可使用LMDeploy、vLLM等方案部署,为开发者提供灵活的应用选择。
ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制
AI对话ChatGLM-6BGithub中英双语大语言模型开源开源项目
ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型,采用GLM架构,拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署,6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化,ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法,便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究,同时允许免费商业使用,致力于推动大模型技术进步。
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