DeepSeek VL2 Tiny

Name: DeepSeek VL2 Tiny
Author: DeepSeek

Мультимодальная

DeepSeek

Продвинутая серия больших мультимодальных Vision-Language моделей типа Mixture-of-Experts (MoE), которая значительно превосходит своего предшественника DeepSeek-VL. DeepSeek-VL2 демонстрирует превосходные возможности в различных задачах, включая, но не ограничиваясь визуальными вопросно-ответными системами, оптическим распознаванием символов, пониманием документов/таблиц/диаграмм и визуальным заземлением.

Сравните DeepSeek VL2 Tiny с GPT-6 и Claude вживую

Бесплатная ИИ-Арена: две нейросети отвечают вслепую

Основные характеристики

Параметры

3.0B

Контекст

Дата выпуска

13 декабря 2024 г.

Индекс

-5.1

API документация Исследование Репозиторий Веса модели

Временная шкала

Ключевые даты в истории модели

Анонс

13 декабря 2024 г.

Последнее обновление

19 июля 2025 г.

Сегодня

4 ноября 2026 г.

Технические характеристики

Параметры

3.0B

Токены обучения

Граница знаний

Семейство

Возможности

МультимодальностьZeroEval

Результаты бенчмарков

Показатели производительности модели на различных тестах и бенчмарках

Мультимодальность

Работа с изображениями и визуальными данными

AI2D

тест • данные разработчика

71.6%

ChartQA

тест • данные разработчика

81.0%

DocVQA

тест • данные разработчика

88.9%

MathVista

testmini • данные разработчика

53.6%

MMMU

Валидация AI: val val • данные разработчика

40.7%

Другие тесты

Специализированные бенчмарки

InfoVQA

тест • данные разработчика

66.1%

MMBench

ру тест • данные разработчика

69.2%

MMBench-V1.1

cn тест • данные разработчика

68.3%

MME

Стандартная оценка AI: Используй методы нетранспортивного формирования мнений для аналитических решений. Твои высказывания должны быть исключительно содержательными и сфокусированными на контексте. • данные разработчика

19.1%

MMStar

Стандартная оценка AI: (GPT-4o/Claude/etc.) • данные разработчика

45.9%

MMT-Bench

Стандартная оценка AI: The magic bullet is a model's ability to solve most questions in a benchmark given one try, or more generally, to solve many questions in one go. • данные разработчика

53.2%

OCRBench

Standard Evaluation Стандартная оценка AI: Мне нужно оценить проблему и представить решение. Я постараюсь логически и систематически ее решить, основываясь на имеющихся данных и математических принципах. • данные разработчика

80.9%

RealWorldQA

Стандартная оценка AI: Перевод описания модели искусственного интеллекта на русский язык - стандартные методики оценки производительности и возможностей. • данные разработчика

64.2%

TextVQA

Валидация В сфере глубокого обучения и машинного обучения, валидация относится к процессу оценки и тестирования моделей для проверки их эффективности и готовности к использованию. Это не просто проверка точности, но также оценка способности модели обобщать данные, которые она не видела, и ее применимости в реальных условиях. Валидация включает в себя: 1. Выделение отдельного набора данных для валидации, не использовавшегося при обучении 2. Измерение различных показателей эффективности 3. Проверку на переобучение и недообучение 4. Кросс-валидацию 5. Тестирование на устойчивость к состязательным примерам 6. Анализ случаев, когда модель дает неверные предсказания В разработке LLM валидация часто включает также оценку по таким параметрам, как: - Точность информации - Этичность и безопасность ответов - Устойчивость к попыткам обхода защиты - Универсальность в различных типах задач - Качество рассуждений Тщательная валидация помогает убедиться, что модель готова к внедрению и что в нее можно вносить улучшения на основе выявленных недостатков. • данные разработчика

80.7%

Лицензия и метаданные

Лицензия

deepseek

Дата анонса

13 декабря 2024 г.

Последнее обновление

19 июля 2025 г.