DeepSeek VL2
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.
Identité
| Organisation | DeepSeek |
|---|---|
| Pays | — |
| Famille | — |
| Type | llm |
| Date de sortie | 2024-12-13 |
| Licence | deepseek |
| Licence commerciale | non |
| Licence open source | non |
| Poids ouverts | oui |
| Auto-hébergement (DGX Spark) | oui — ≤ 107 Md (Q8/FP8) |
| Modalités | image|text |
| Fenêtre de contexte | 4 096 |
| KV cache / token (Q8) | — |
| Paramètres totaux | 27 B |
| Paramètres actifs (session) | 4.5 B |
| Source des paramètres actifs | web : https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-vl2 |
| Curation des paramètres actifs | 2026-11-04 |
| Prix par session | — |
| Tokens / tâche (Data Players) | 1.2 M |
| Tokens / tâche (Terminal-Bench) | 83.3 M (est.) |
| Ratio Terminal-Bench / Data Players | 69.4× |
| Coût / tâche (Terminal-Bench) | — |
| Tokens d'entraînement | — |
| Coupure de connaissance | — |
| Créé le | 2026-05-07T16:53:28.534853Z |
| Mis à jour le | 2026-11-04T06:04:41.416889Z |
| Source | LLM Stats |
| URL | https://llm-stats.com/models/deepseek-vl2 |
Prix par fournisseur
Statut du modèle (offres + auto-hébergement) : partiel — auto-hébergement DGX Spark (≤ 107 Md).
Toutes sources confondues : catalogue llm-stats, routeurs EUrouter/Cortecs et catalogues directs (OVHcloud, Scaleway, Infomaniak). Les prix sont convertis en USD pour la comparaison ; le prix publié et le taux BCE utilisé sont dans l'infobulle. Les prix inconnus restent indiqués « — ».
Aucune donnée.
Souveraineté qualifiée par offre (modèle × fournisseur) ; survolez le badge pour les critères.
SouverainetéScores par catégorie (top_scores)
| Catégorie | Score |
|---|---|
| image_to_text | 0.90 |
| math | 0.60 |
| multimodal | 0.70 |
| reasoning | 0.70 |
| spatial_reasoning | 0.70 |
| general | 0.70 |
| healthcare | 0.50 |
| vision | 0.70 |
Scores par benchmark
| Benchmark | Catégorie | Score | Max | Normalisé (API) | Vérifié | Auto-déclaré | Daté du |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ai2d | vision | 0.81 | 1.00 | 0.81 | non | oui | 2026-11-04T06:04:41.434146Z |
| chartqa | reasoning | 0.86 | 1.00 | 0.86 | non | oui | 2026-11-04T06:04:41.438264Z |
| docvqa | vision | 0.93 | 1.00 | 0.93 | non | oui | 2026-11-04T06:04:41.442997Z |
| infovqa | vision | 0.78 | 1.00 | 0.78 | non | oui | 2026-11-04T06:04:41.453105Z |
| mathvista | math | 0.63 | 1.00 | 0.63 | non | oui | 2026-11-04T06:04:41.460577Z |
| mmbench | vision | 0.80 | 1.00 | 0.80 | non | oui | 2026-11-04T06:04:41.471456Z |
| mmbench-v1.1 | vision | 0.79 | 1.00 | 0.79 | non | oui | 2026-11-04T06:04:41.483159Z |
| mme | vision | 0.23 | 1.00 | 0.23 | non | oui | 2026-11-04T06:04:41.493072Z |
| mmmu | multimodal | 0.51 | 1.00 | 0.51 | non | oui | 2026-11-04T06:04:41.503173Z |
| mmstar | vision | 0.61 | 1.00 | 0.61 | non | oui | 2026-11-04T06:04:41.513654Z |
| mmt-bench | vision | 0.64 | 1.00 | 0.64 | non | oui | 2026-11-04T06:04:41.522965Z |
| ocrbench | vision | 0.81 | 1.00 | 0.81 | non | oui | 2026-11-04T06:04:41.529353Z |
| realworldqa | vision | 0.68 | 1.00 | 0.68 | non | oui | 2026-11-04T06:04:41.533058Z |
| textvqa | vision | 0.84 | 1.00 | 0.84 | non | oui | 2026-11-04T06:04:41.538449Z |
Classements
Aucune donnée.
Données
Dates de curation (récupération depuis l'API) : models 2026-11-04 · benchmarks 2026-11-04 · scores 2026-11-04 · updates 2026-11-04 · account 2026-11-04 · model_history 2026-11-04 · rankings 2026-11-04