Deepseek R2版本预期加速发布R2 模型的核心规格与预期根据之前的爆料（传闻，未证实），R2 的核心规格颇具看点：总参数量达 1.2 万亿，采用 Hybrid MoE 架构；动态激活参数为 780 亿；单 token 推理成本下降 97.3%；主打编程能力、多语言推理、多模态能力。这些规格使

Deepseek R2版本预期加速发布R2 模型的核心规格与预期根据之前的爆料（传闻，未证实），R2 的核心规格颇具看点：总参数量达 1.2 万亿，采用 Hybrid MoE 架构；动态激活参数为 780 亿；单 token 推理成本下降 97.3%；主打编程能力、多语言推理、多模态能力。这些规格使

Deepseek R2版本预期加速发布R2 模型的核心规格与预期根据之前的爆料（传闻，未证实），R2 的核心规格颇具看点：总参数量达 1.2 万亿，采用 Hybrid MoE 架构；动态激活参数为 780 亿；单 token 推理成本下降 97.3%；主打编程能力、多语言推理、多模态能力。这些规格使

Deepseek R2版本预期加速发布R2 模型的核心规格与预期根据之前的爆料（传闻，未证实），R2 的核心规格颇具看点：总参数量达 1.2 万亿，采用 Hybrid MoE 架构；动态激活参数为 780 亿；单 token 推理成本下降 97.3%；主打编程能力、多语言推理、多模态能力。这些规格使

Deepseek R2版本预期加速发布R2 模型的核心规格与预期根据之前的爆料（传闻，未证实），R2 的核心规格颇具看点：总参数量达 1.2 万亿，采用 Hybrid MoE 架构；动态激活参数为 780 亿；单 token 推理成本下降 97.3%；主打编程能力、多语言推理、多模态能力。这些规格使