DeepSeek · 2023-11 · 稠密

DeepSeek LLM 7B

DeepSeek LLM 7B 是 DeepSeek 於 2023-11 發布的多頭注意力（MHA） Transformer，共 30 層，隱藏維度 4096，上下文視窗 4,096 個 token。

層堆疊

注意力 ×30 · 層數 30

依據隨權重發布的 config.json 繪製 · 30 層 / 寬 4,096 / 上下文 4,096。本圖為本站原創示意圖。

多頭注意力（MHA） — 32 q-heads / 32 kv-heads. RoPE θ=10,000.

它是稠密模型：全部 5.9B 參數都參與每個 token 的計算。

對比對象為同實驗室的上一代模型；無前代時取結構最相似的模型。倍數欄 = 本模型數值 ÷ 對比模型數值。

與前代 DeepSeek-Coder 6.7B 的全欄位對比

模型	DeepSeek LLM 7B	DeepSeek-Coder 6.7B	倍數
model_type	`llama`	`llama`	＝
architectures	`LlamaForCausalLM`	`LlamaForCausalLM`	＝
hidden_size	`4096`	`4096`	≈1
num_hidden_layers	`30`	`32`	×0.938
num_attention_heads	`32`	`32`	≈1
num_key_value_heads	`32`	`32`	≈1
intermediate_size	`11008`	`11008`	≈1
hidden_act	`silu`	`silu`	＝
rope_theta	`10000`	`100000`	×0.100
max_position_embeddings	`4096`	`16384`	×0.250
rms_norm_eps	`0.000001`	`0.000001`	≈1
vocab_size	`102400`	`32256`	×3.17
torch_dtype	`bfloat16`	`bfloat16`	＝
bos_token_id	`1`	`32013`	×0.000
eos_token_id	`2`	`32014`	×0.000
initializer_range	`0.02`	`0.02`	≈1
pretraining_tp	`1`	`1`	≈1
tie_word_embeddings	`false`	`false`	＝
transformers_version	`4.33.1`	`4.34.1`	≠
use_cache	`true`	`true`	＝

DeepSeek-Coder 6.7B (DeepSeek, 2023-11) 0.999
Qwen1.5 7B (Qwen, 2024-02) 0.998
LLaMA 1 7B (Meta, 2023-02) 0.882
DeepSeekMoE 16B (DeepSeek, 2024-01) 0.874
Qwen3 8B (Qwen, 2025-04) 0.782
Hunyuan 7B (Hunyuan, 2025-08) 0.782

相似度取值範圍 0（無共同類別特徵）到 1（結構輪廓完全一致）。

20 個欄位