💡DeepSeek R2的核心参数：该模型拥有1.2T参数，78B激活参数，采用了混合MoE架构，这使得其在性能和效率上具有优势。
💰价格优势：DeepSeek R2的定价极具竞争力，每百万输入成本仅为0.07美元，每百万输出成本为0.27美元，与GPT-4o相比，价格优势明显。
📊性能表现：在C-Eval 2.0上，DeepSeek R2的准确率达到了89.7%，在COCO数据集上达到了92.4%的准确率，展现了其强大的语言理解和视觉能力。
💻硬件利用率：DeepSeek R2在华为昇腾910B芯片上的利用率达到了82%，表明该模型在国产算力平台上具有良好的运行效率。
📚相关技术与资源：文章还推荐了关于AI Agents、RAG技术以及大模型技术热点的相关文章，为读者提供了深入了解这些技术领域的资源。
2025-04-27 18:56 湖北
1.2T参数，78B激活，混合MoE架构
比GPT-4o便宜97.3%（每百万输入0.07美元，每百万输出0.27美元）
5.2PB训练数据，在C-Eval 2.0上达到89.7%的准确率
更好的视觉能力，在COCO数据集上达到92.4%的准确率
在华为昇腾910B芯片上达到82%的利用率
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