1. 参数量翻倍，性能显著提升
DeepSeek-R2作为下一代AI大模型，其参数量预计将达到1.2万亿，较之DeepSeek-R1（6710亿参数）提升约1倍。这一参数规模的提升，使得DeepSeek-R2在处理复杂任务时具有更强大的计算能力和更丰富的知识储备。同时，DeepSeek-R2采用了更先进的混合专家模型（MoE）和门控网络层（Gating Network），进一步优化了模型在高负载推理任务中的性能。
2. 硬件平台支持，算力大幅提升
DeepSeek-R2基于华为昇腾910B芯片集群平台进行训练，FP16精度下实现了512 PetaFLOPS的计算性能，芯片资源利用率达到82%。这一算力水平大约是英伟达上一代A100训练集群的91%。得益于华为昇腾910B训练集群，DeepSeek-R2的单位推理成本较之GPT-4下降了97.4%，达到0.07美元/百万token，显著降低了大模型的推理成本。
3. 多模态融合，上下文推理能力强
DeepSeek-R2具有强大的多模态融合能力，能够将来自不同领域的数据进行有效整合。此外，模型具备出色的上下文推理能力，能够根据上下文信息进行准确的语义理解，为用户提供更精准的答案。
4. 自监督学习能力，知识泛化能力强
DeepSeek-R2采用了自监督学习方法，能够从海量数据中自动学习并提取特征，从而提高模型的知识泛化能力。这使得DeepSeek-R2在面对新任务时，能够快速适应并取得良好的效果。
5. 开源策略，促进生态共建
DeepSeek致力于开源其核心技术，如FlashMLA、DeepEP等，为全球开发者提供强大的技术支持。通过开源策略，DeepSeek促进了AI生态的共建，进一步推动了AI技术的发展。
综上所述，DeepSeek-R2作为下一代大模型，在参数量、硬件支持、多模态融合、自监督学习能力和开源策略等方面具有显著优势，有望在AI领域取得更大的突破。