据国内媒体报道，深度求索或将于下月推出下一代AI大模型DeepSeek-R2。该模型将采用更先进的混合专家模型（MoE），优化高负载推理任务性能。分析师预计其定价可能低于OpenAI同类产品，或将颠覆现有AI服务定价模式。DeepSeek-R2预计比GPT-4成本下降97%，且在昇腾卡上训练，主打全方位自主可控。总参数量或达1.2万亿，是DeepSeek-R1的两倍。该模型基于华为昇腾910B芯片集群训练，计算能力强大，芯片使用效率高。

💡DeepSeek-R2大模型预计采用更先进的混合专家模型（MoE），并结合更智能的门控网络层，旨在优化高负载推理任务的性能。

💰DeepSeek-R2的定价可能显著低于OpenAI同类产品GPT-4，成本预计下降97%，这预示着其可能颠覆现有AI服务的定价模式。

🇨🇳DeepSeek-R2是在华为昇腾卡上训练的，主打全方位全产业链的自主可控，展现了国产AI技术的实力。

📈DeepSeek-R2的总参数量预计达到1.2万亿，相比DeepSeek-R1的6710亿参数增加大约一倍，显示出模型规模的显著提升。

🚀DeepSeek-R2基于华为昇腾910B芯片集群训练，在FP16精度下达到512PetaFLOPS的计算能力，芯片使用效率为82%，性能接近英伟达上一代A100训练集群。

快科技4月29日消息，据国内媒体报道称，深度求索可能会在下个月有所行动，推出下一代AI大模型DeepSeek-R2。

报道称，DeepSeek-R2大模型将会采用一种更先进的混合专家模型（MoE），其结合了更加智能的门控网络层（Gating Network）以优化高负载推理任务的性能。

有分析师预计，DeepSeek-R2的定价可能显著低于OpenAI同类产品，预示着其可能颠覆现有AI服务的定价模式。

此外，还有相关消息显示，DeepSeek-R2预计比GPT-4成本下降97%；并且是在昇腾卡上做的训练，主打一个全方位全产业链的自主可控。

据相关人士透露的情况，DeepSeek-R2的总参数量可能会达到1.2万亿，比DeepSeek-R1的6710亿参数增加大约一倍。

DeepSeek-R2是一款基于华为昇腾910B（Ascend 910B）芯片集群训练的模型，在FP16精度下达到512PetaFLOPS的计算能力，芯片使用效率为82%。

据华为实验室统计，这个性能相当于英伟达上一代A100训练集群的91%左右。至于这些是不是真实的，还有待观察，但看起来确实更强大、更自主了。