DeepSeek R2:单位成本下降97.3%,发布在即+核心名单
1.模型架构创新层面,采用自主研制的Hybrid MoE 3.0架构,实现1.2万亿动态激活参数(实际计算消耗仅780亿参数),经阿里云实测验证,在处理长文本推理任务时,单位token成本较GPT-4 Turbo下降97.3%(数据来源:IDC算力经济模型测算);
2.数据工程,构建覆盖金融、法律、专利等垂直领域的5.2PB高质量语料库,通过多阶段语义蒸馏技术,使指令遵循准确率提升至89.7%(对比测试集:C-Eval 2.0);
3,硬件适配突破,其自研分布式训练框架实现利用率达82%,在FP16精度下实测算力达512PetaFLOPS,达到同规模A100集群的91%效能(华为实验室验证数据)。
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