最近，DeepSeek官方公众号发布了一则振奋人心的消息：其最新研发的DeepSeek-VL2模型已正式开源。作为DeepSeek视觉模型的继承者，DeepSeek-VL2在多个评测指标上表现出色，标志着该项目在AI视觉技术的新时代中正式开启了混合专家模型（Mixture of Experts，简称MoE）的新篇章。
相较前一代DeepSeek-VL，DeepSeek-VL2在训练数据上的量级实现了翻倍的提升，新增了多项前沿能力，包括梗图理解、视觉定位以及视觉故事生成等功能。这些改进使得DeepSeek-VL2在处理复杂视觉任务时变得更加得心应手，进一步提升了其在实际应用中的表现。
在架构方面，DeepSeek-VL2采取了一种创新的切图策略，它对于动态分辨率图像的处理尤为高效。通过将图像切分成多个子图及一张全局缩略图，这一策略使得模型可以灵活应对不同分辨率和长宽比的挑战。这种灵活性对于要求严苛的应用场景，尤其是专业图像处理与分析来说，显得尤为重要。
同时，DeepSeek-VL2在语言模型方面也采用了MoE架构，不仅降低了运行成本，还显著提升了模型绩效۔在训练过程中，这个新模型承袭了前版本DeepSeek-VL的三阶段训练方法，并进行了针对性的优化，特别是在如何处理不等数量的图像切片的需求上，DeepSeek-VL2引入了负载均衡策略，确保了各项任务的高效一致性。针对图像和文本数据，模型采用了不同的流水并行策略，并对MoE语言模型引入了专家并行，进一步增强了训练效率。
DeepSeek-VL2的另一个显著特点是支持高达1152x1152的图像分辨率以及1:9或9:1的极端长宽比，使其能够适配更多的应用场景。该模型还通过学习大量的科研文档，具备了理解各类科研图表的能力，不再是简单的视觉识别工具。此外，全新的Plot2Code功能使得DeepSeek-VL2能够根据图像生成Python代码，这一创新将进一步推动AI在科研及技术领域的应用。
总的来说，DeepSeek-VL2在多个领域展现出了巨大的潜力，尤其是在图像处理、视觉定位及代码生成等方面，无疑为科技工作者与研究人员提供了更为高效的工具。 这种强大的视觉模型的开源，不仅推动了AI技术的发展，也为广大开发者和研究者提供了一个新的平台，使他们能够在此基础上进行更多实验与应用。
目前，DeepSeek-VL2的模型和相关论文已正式发布，用户可以通过以下链接下载模型并浏览其GitHub主页：模型下载链接：DeepSeek-VL2模型，GitHub主页：DeepSeek-VL2 GitHub。
在此背景下，DeepSeek-VL2无疑体现了人工智能视觉领域的最新趋势与发展，未来我们期待看到更多的应用场景和创新突破。
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