DeepSeek · 2024-05 · 스파스 MoE
DeepSeek-V2
DeepSeek-V2은(는) DeepSeek가 2024-05에 공개한 멀티헤드 잠재 어텐션(MLA) Transformer로, 60개 층, 은닉 차원 5120, 컨텍스트 길이 163,840 토큰을 갖습니다.
레이어 스택
어텐션 ×60 · 레이어 수 60
핵심 사양
| 연구소 | DeepSeek |
|---|---|
| 공개일 | 2024-05 |
| 총 파라미터 | 236 B |
| 활성 파라미터 | 21 B |
| 컨텍스트 | 163,840 tokens |
| 어텐션 | MLA · kv_lora_rank 512 |
| 레이어 수 | 60 |
| 은닉 차원 | 5,120 |
| 어텐션 헤드 | 128 |
| 어휘 크기 | 102,400 |
| 위치 인코딩 | RoPE |
| 정규화 | RMSNorm |
| 활성화 함수 | silu |
| 학습 정밀도 | bf16 |
| 아키텍처 클래스 | DeepseekV2ForCausalLM |
아키텍처 개요
어텐션
멀티헤드 잠재 어텐션(MLA). kv_lora_rank=512. RoPE θ=10,000.
FFN / MoE
스파스 Mixture-of-Experts 모델로, 160개 라우팅 전문가와 top-6 라우팅을 사용하며 토큰당 약 21B 파라미터가 활성화됩니다.
필드 단위 비교
같은 연구소의 이전 세대 모델과 비교합니다. 없으면 구조가 가장 유사한 모델과 비교. 배수 열 = 본 모델 ÷ 비교 대상.
이전 세대 DeepSeekMoE 16B과의 전 필드 비교
| 모델 | DeepSeek-V2 | DeepSeekMoE 16B | 배수 |
|---|---|---|---|
| model_type | deepseek_v2 | deepseek | ≠ |
| architectures | DeepseekV2ForCausalLM | DeepseekForCausalLM | ≠ |
| hidden_size | 5120 | 2048 | ×2.50 |
| num_hidden_layers | 60 | 28 | ×2.14 |
| num_attention_heads | 128 | 16 | ×8.00 |
| num_key_value_heads | 128 | 16 | ×8.00 |
| intermediate_size | 12288 | 10944 | ×1.12 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| n_routed_experts | 160 | 64 | ×2.50 |
| num_experts_per_tok | 6 | 6 | ≈1 |
| n_shared_experts | 2 | 2 | ≈1 |
| moe_intermediate_size | 1536 | 1408 | ×1.09 |
| kv_lora_rank | 512 | — | |
| qk_rope_head_dim | 64 | — | |
| q_lora_rank | 1536 | — | |
| rope_theta | 10000 | 10000 | ≈1 |
| max_position_embeddings | 163840 | 4096 | ×40.00 |
| rms_norm_eps | 0.000001 | 0.000001 | ≈1 |
| vocab_size | 102400 | 102400 | ≈1 |
| torch_dtype | bfloat16 | bfloat16 | ＝ |
| attention_bias | false | false | ＝ |
| attention_dropout | 0 | 0 | ＝ |
| aux_loss_alpha | 0.001 | — | |
| bos_token_id | 100000 | 100000 | ≈1 |
| eos_token_id | 100001 | 100001 | ≈1 |
| first_k_dense_replace | 1 | 1 | ≈1 |
구조가 가장 유사한 모델
- GLM-4.7-Flash (GLM, 2026-01) 0.992
- Kimi Linear 48B A3B (Kimi, 2025-10) 0.990
- DeepSeek-V2 Lite (DeepSeek, 2024-05) 0.985
- Moonlight 16B (Kimi, 2025-02) 0.983
- Kimi K2 0905 (Kimi, 2025-09) 0.937
- Kimi K2.5 (Kimi, 2026-02) 0.937
유사도는 0(공통 범주 특징 없음)에서 1(구조 프로파일 완전 일치) 사이의 값입니다.
config.json 전체 필드
41 개 필드
| architectures | DeepseekV2ForCausalLM |
|---|---|
| attention_bias | false |
| attention_dropout | 0 |
| aux_loss_alpha | 0.001 |
| bos_token_id | 100000 |
| eos_token_id | 100001 |
| first_k_dense_replace | 1 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 5120 |
| initializer_range | 0.02 |
| intermediate_size | 12288 |
| kv_lora_rank | 512 |
| max_position_embeddings | 163840 |
| model_type | deepseek_v2 |
| moe_intermediate_size | 1536 |
| moe_layer_freq | 1 |
| n_group | 8 |
| n_routed_experts | 160 |
| n_shared_experts | 2 |
| norm_topk_prob | false |
| num_attention_heads | 128 |
| num_experts_per_tok | 6 |
| num_hidden_layers | 60 |
| num_key_value_heads | 128 |
| pretraining_tp | 1 |
| q_lora_rank | 1536 |
| qk_nope_head_dim | 128 |
| qk_rope_head_dim | 64 |
| rms_norm_eps | 0.000001 |
| rope_theta | 10000 |
| routed_scaling_factor | 16 |
| scoring_func | softmax |
| seq_aux | true |
| tie_word_embeddings | false |
| topk_group | 3 |
| topk_method | group_limited_greedy |
| torch_dtype | bfloat16 |
| transformers_version | 4.39.3 |
| use_cache | true |
| v_head_dim | 128 |
| vocab_size | 102400 |