DeepSeek-V2 通过其效率、性能和成本效益的平衡，区别于其他 AI 模型。与许多优先考虑纯参数数量的大型语言模型 (LLM) 不同，DeepSeek-V2 使用混合架构，结合了密集和专家混合 (MoE) 组件。这种设计允许它根据输入复杂性动态分配计算资源，减少开销，同时保持强大的任务性能。例如，虽然像 GPT-4 或 Claude 3 Opus 这样的模型对所有查询使用统一计算，但 DeepSeek-V2 仅激活其 2360 亿个参数的子集（每个令牌约 210 亿个），使其更具资源效率，而不会牺牲能力。
在性能方面，DeepSeek-V2 在标准基准测试中取得了具有竞争力的结果，同时使用了更少的资源。在对话推理的 MT-Bench 评估中，它的得分为 8.7，与 GPT-4 Turbo (8.8) 和 Claude 3 Opus (9.0) 相当。对于编码任务，它在 HumanEval 上的准确率达到 83%，接近 GPT-4 的 86%，并且优于像 Llama 3 70B (80%) 这样的小型模型。这种平衡在以数学为中心的基准测试（如 GSM8K）中尤为值得注意，它达到了 84% 的准确率，优于许多类似规模的模型。这些结果表明，DeepSeek-V2 避免了 Mistral 8x22B 等模型中出现的权衡，这些模型优先考虑效率或性能，但难以同时优化两者。
从实际角度来看，DeepSeek-V2 的成本效益使其对开发者具有吸引力。其 MoE 架构显着降低了推理成本——服务该模型所需的计算资源约为每个令牌 GPT-4 Turbo 的 1/14。分组查询注意力和滑动窗口注意力等训练优化进一步降低了内存需求。例如，处理每小时 100 万个令牌的部署使用 DeepSeek-V2 可能花费 0.50 美元，而使用 GPT-4 Turbo 则为 7 美元。这种效率支持了诸如实时代码生成或大规模数据分析等用例，在这些用例中，成本限制排除了价格更高的模型。虽然它并非在每个任务中都优于所有模型，但其性能、效率和可负担性的结合使其成为优先考虑实际部署的开发人员的多功能工具。