DeepSeek-V2 — первое поколение моделей DeepSeek, реализованное на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). Модель была представлена в 2024 году и стала переходом от специализированной code-линии DeepSeek-Coder к масштабируемой универсальной LLM-платформе.
DeepSeek-V2 заложила основу для дальнейшего развития флагманской модели DeepSeek-V3 и reasoning-линии DeepSeek-R1.
Архитектура DeepSeekMoE
В основе DeepSeek-V2 лежит разреженная архитектура Mixture-of-Experts. Вместо активации всех параметров на каждом токене модель активирует только часть экспертов, что снижает вычислительную нагрузку при сохранении масштабируемости.
- Общий объём параметров: около 236B
- Активных параметров на токен: около 21B
- Архитектура: MoE (разреженная)
- Контекстное окно: до 128K токенов
Такая конфигурация позволяет достигать производительности моделей значительно большего плотного масштаба при более экономичном inference.
Технологические особенности
Mixture-of-Experts
MoE-подход обеспечивает выборочное подключение экспертов для каждого входного токена. Это снижает стоимость вычислений по сравнению с dense-моделями аналогичного размера.
Multi-head Latent Attention
DeepSeek-V2 использует модифицированные механизмы внимания, направленные на повышение эффективности обработки длинного контекста.
Длинный контекст
Поддержка до 128K токенов делает модель пригодной для анализа крупных документов и массивов текста.
Сценарии применения
Универсальные LLM-задачи
- ответы на вопросы;
- резюмирование длинных текстов;
- структурирование информации;
- анализ документов.
Корпоративные интеграции
Благодаря open-weight публикации DeepSeek-V2 может быть развёрнута в частной инфраструктуре и использована в изолированных корпоративных контурах.
Отличие от DeepSeek-Coder
В отличие от DeepSeek-Coder, который ориентирован исключительно на программирование, DeepSeek-V2 является универсальной языковой моделью общего назначения.
Развитие по сравнению с российскими моделями
В отличие от YandexGPT 5 Pro и GigaChat Pro, DeepSeek-V2 построен на MoE-архитектуре с активной публикацией open-weight версий. Российские модели преимущественно распространяются как закрытые сервисы и ориентированы на русскоязычные сценарии.
Ограничения
- Reasoning-способности ниже, чем у DeepSeek-R1;
- Benchmarks уступают флагманской DeepSeek-V3;
- Требует значительных ресурсов при полном масштабе модели.
Роль в эволюции DeepSeek
DeepSeek-V2 стал первой полноценной MoE-моделью в линейке. Именно эта архитектура позволила масштабировать систему до 671B параметров в DeepSeek-V3 и создать специализированную reasoning-платформу DeepSeek-R1.