DeepSeek-V2-Lite-Chat

MODEL PROFILE模型资料

deepseek-ai · 2024-05-15 发布 · 开源权重

无公开托管渠道返回厂商

DeepSeek-V2-Lite-Chat 是 deepseek-ai 于 2024 年 5 月发布、开放权重的中英文本对话模型，属于 DeepSeek-V2 系列的轻量分支，面向显存与算力受限、但仍希望自行部署对话能力的开发者与小型团队。

模型介绍

该模型属于 DeepSeek-V2 系列，是同系列轻量路线中的对话版本，与 DeepSeek-V2-Lite 基座、DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct 等同门模型并列。它要解决的问题是：完整规模的 V2 模型部署门槛偏高，而一部分业务只需要稳定的中文对话与文本处理能力，愿意用更小的推理开销换取可接受的生成质量。模型仅支持文本输入与文本输出，权重开放，许可证标注为 other，并非常见的标准宽松许可，商用与再分发前需要逐条核对原始条款。官方价格未公开，本站未收录该模型的第三方跑分，也没有收录任何提供该模型服务的平台，因此选型时应以官方文档和自有数据实测为主要依据。

选型建议需要可自部署、成本敏感的轻量中文对话能力时可以考虑它；追求复杂推理、明确商用许可或现成 API 报价的场景应另选更合适的版本。

开放权重混合专家架构中文对话轻量部署DeepSeek-V2 系列文本生成

关键指标

输入模态文本

HF 下载量42,768

HF 点赞173

适用场景

在单卡或小显存环境中部署私有化中文对话服务，处理内部问答与文档摘要
为客服、社区等高频简单问答场景生成低成本回复草稿，再由人工复核后发出
作为轻量基线模型，与同系列更大版本做对比测试，筛选合适的推理档位
在离线或内网环境中搭建文本改写、润色与要点提取工具
验证稀疏架构模型在自有硬件上的吞吐与显存表现，为后续选型提供参考

暂无：上下文窗口、最大输出、知识截止、模型家族、参数规模、输入价、输出价、缓存读价、缓存写价、推理、工具调用、结构化输出、附件、温度调节（上游未公开，本站不估算）。没有任何平台收录，也没有公开报价：可能是自部署权重或尚未开放调用；发布 910 天。

规格与能力

上面没列到的字段

沿用 V2 系列的稀疏混合专家思路，用较小的激活规模换取推理效率；具体参数规模与结构细节公开资料较少。

结构采用混合专家类稀疏设计，单次推理只激活部分参数，相比同量级稠密模型更省显存与算力。
注意力延续 V2 系列的 MLA 多头潜在注意力路线，压缩键值缓存占用，长文本场景的显存压力相对可控。
能力仅文本输入与文本输出，定位对话用途；官方未标注能力标签，写作、问答、摘要等任务需自行评测。
披露权重开放但许可证标注为 other，不属于常见标准许可，商用与再分发前需核对原始条款。

开源权重: 是
许可证: other

能力资料未标注

同系列其他规格

型号	厂商	参数	上下文	输入价	输出价
DeepSeek-V2-Chat	deepseek-ai	—	—	—	—
DeepSeek-V2-Lite	deepseek-ai	—	—	—	—
DeepSeek-V2-Chat	DeepSeek	—	—	—	—

性能表现

本站未收录该模型的第三方跑分，官方也未给出公开基准，能力判断只能基于架构定位与同门模型表现做定性推断。

强项轻量稀疏结构带来较低推理开销，适合在单卡或小规模集群上做本地部署与私有化对话服务。
短板轻量定位决定了复杂推理、长链路代码与高难度数学任务弱于同系列更大参数版本，需谨慎设置预期。
适合中文日常对话、内容草稿、客服问答等对响应成本敏感、对极致推理要求不高的任务。
待验证缺少公开跑分与统一评测标准，建议用自有业务数据做小样本对比，再决定是否上线。

价格与性价比

结合各平台报价与同类对比

官方未公开该模型的调用价格，本站也未收录任何平台的报价，成本讨论只能停留在部署方式层面。

定位开放权重模型，主要成本来自自建推理的硬件与运维，而非按 token 计费的 API 账单。
横向对比同门的 DeepSeek-V2-Chat、DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct 等价格数据同样缺失，暂无法给出价差判断。
平台差价本站收录平台数为 0 家，没有跨平台报价可比较，选择托管服务时需自行向各家询价。
省钱显存受限时优先考虑量化部署与按需启停，让轻量版本承担高频简单请求，复杂请求再路由到更大模型。

DeepSeek-V2-Lite-Chat 的同类模型对比
模型	上下文	输入价	输出价	输入价差	AA 综合
deepseek-coder-33b-instruct	—	—	—	基准	—
deepseek-llm-67b-base	—	—	—	基准	—
DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct	—	—	—	基准	—
DeepSeek-OCR	—	—	—	基准	—
DeepSeek-V2-Chat	—	—	—	基准	—

关于 DeepSeek-V2-Lite-Chat 的常见问题

2 条

DeepSeek-V2-Lite-Chat 的 API 价格是多少？

当前资料未收录该模型的公开 API 价格：可能是未公开定价，或只提供自部署的开源权重。

DeepSeek-V2-Lite-Chat 是开源模型吗？

DeepSeek-V2-Lite-Chat 提供开源权重，可以自行下载部署，许可证为 other，HuggingFace 下载量 42,768。本站展示的价格是各托管平台对 API 调用的报价，自部署不计入。

使用注意

口径本站未收录该模型的第三方跑分与官方价格，性能与成本结论需以官方文档或自测结果为准。
边界许可证为 other 且能力标签未标注，商用合规性与任务适配性需自行确认，不宜直接套用同系列其他模型的条款。

资料说明

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并，冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。