DeepSeek-V2 是由中国公司 DeepSeek 开发的一款大规模语言模型，专为文本生成、摘要和问答等自然语言处理 (NLP) 任务设计。它基于 Transformer 架构构建，强调效率和可扩展性，使其适用于研究和生产环境。该模型采用了专家混合（Mixture-of-Experts，MoE）设计，允许在推理时仅激活其参数的一个子集，从而在降低计算成本的同时保持高性能。这种方法使 DeepSeek-V2 能够在无需大量硬件资源的情况下处理复杂任务，对需要经济高效解决方案的开发者具有吸引力。
DeepSeek-V2 的一个关键技术特点是其 MoE 结构，该结构将模型划分为专业的“专家”子网络。在处理过程中，路由机制会为每个输入动态选择最相关的专家，确保每次查询只使用总参数的一小部分。例如，模型总共有 2360 亿个参数，但每个 token 只激活 160 亿个，这显著降低了内存和计算需求。这与 GPT-3 等传统密集模型形成对比，后者在每次推理时都会使用所有参数。开发者可以利用这种效率来完成实时代码生成或大规模数据分析等任务，在这些任务中，延迟和资源使用至关重要。该模型还支持微调，可以针对特定领域应用进行定制，例如医学文本解析或财务报告生成。
从实践角度来看，DeepSeek-V2 可通过 API 和开源实现进行访问，无需深厚的模型训练专业知识即可集成到应用程序中。其性能基准在常识推理和数学问题解决等任务中显示出具有竞争力的结果，使其成为开发者多功能的工具。例如，一个构建聊天机器人的团队可以使用 DeepSeek-V2 的 API 来处理对话逻辑，同时由于其 MoE 效率而保持服务器成本可控。该模型的架构还支持分布式训练，允许组织在 GPU 集群上对其进行扩展以进行自定义部署。虽然基础模型是在多样化数据集上预训练的，但开发者可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架进一步优化它，根据文档摘要或多语言支持等特定用例进行调整。