DeepSeek VL2 Tiny
DeepSeekDeepSeekOpen Weightdeepseek
Descripción
An advanced series of large Mixture-of-Experts (MoE) Vision-Language Models that significantly improves upon its predecessor, DeepSeek-VL. DeepSeek-VL2 demonstrates superior capabilities across various tasks, including but not limited to visual question answering, optical character recognition, document/table/chart understanding, and visual grounding.
Fecha de lanzamiento
2024-12-13
Parámetros
3.0B
Longitud del contexto
—
Modalidades
—
Radar de capacidades
60
general
0
coding
50
reasoning
34
scienceest.
35
agents
80
multimodal
Science se estima a partir de las puntuaciones científicas de LLM Stats o del razonamiento cuando no hay benchmarks científicos dedicados.
Rankings
| Dominio | #Posición | Puntuación | Fuente |
|---|---|---|---|
| Ranking multimodal | 83 | 22.0 | LS |
Puntuaciones de benchmarks (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))General
MMT-Bench
53.2%Aut.
MMStar
45.9%Aut.
MMMU
40.7%Aut.
Image To Text
DocVQADocVQA (2020)
88.9%Aut.
OCRBench
80.9%Aut.
TextVQA
80.7%Aut.
Math
MathVista
53.6%Aut.
Multimodal
ChartQAMasry et al. (2022)
81.0%Aut.
AI2D
71.6%Aut.
MMBench
69.2%Aut.
MMBench-V1.1
68.3%Aut.
InfoVQA
66.1%Aut.
MME
19.1%Aut.
Spatial Reasoning
RealWorldQA
64.2%Aut.
Índices de evaluación AA
(Artificial Analysis)No hay datos de evaluación AA disponibles
Puntuaciones por categoría LLM Stats
(LLM Stats (zeroeval))Image To Text80
Multimodal60
Reasoning60
Spatial Reasoning60
General60
Vision60
Math50
Healthcare40
Precios
No hay datos de precios disponibles
Velocidad
No hay datos de velocidad disponibles
Ranking de Precios por Proveedor
No hay datos de proveedores disponibles