# DeepSeek V2

DeepSeek V2 — модель DeepSeek с открытыми весами, впервые зафиксированная 30 сент. 2026. Дата релиза не установлена.

- Разработчик: DeepSeek
- Id: deepseek-ai/DeepSeek-V2
- По сообщениям: 2026-11-13T05:25:29.000Z
- Обнаружение: 2026-09-30T15:57:39.673Z
  - [ссылка на источник](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2)
- Статус: Релиз
- Версия весов: 2024-05-06
  - [ссылка на источник](https://huggingface.co/api/models/deepseek-ai/DeepSeek-V2/paths-info/4461458f186c35188585855f28f77af5661ad489)
- Канонический адрес: https://alexgetman.com/ru/models/deepseek/deepseek-v2/

## Вопросы

### Открыты ли веса DeepSeek V2?

Да. DeepSeek публикует веса модели.

### Когда вышла DeepSeek V2?

Дата релиза не установлена. Signal Forge впервые зафиксировал модель 30 сент. 2026.

## Хронология

- 2026-11-13T18:47:56.425Z · [GitHub search · DeepSeek · pulls · Pb314314/vllm · @Pb314314](https://github.com/Pb314314/vllm/pull/35)
> CPU | No: these platforms use the generic DeepSeek-V2 implementation (`vllm/models/deepseek_v32/__init__.py:28-33`) | n/a | n/a | n/a |
- 2026-11-13T18:48:53.232Z · [GitHub search · DeepSeek · commits · daviesleslie4290/dav · @daviesleslie4290](https://github.com/daviesleslie4290/dav/commit/e3697eb725a3fa63825c889d5bcb95fef36a4f25)
> 本文聚焦DeepSeek-V2与GPT-4-turbo价格战背景下，开发者如何通过模型能力适配、混合推理架构、提示词工程重构及三维监控体系，实现成本-效果最优平衡。重点分析场景精度差异、部署架构陷阱、开源权重可控性优势，并提供CPVS计算公式、Hybrid Reasoning Pipeline设计、意图漂移率与token浪费率监控等关键技术实践，助力AI应用从实验走向高性价比生产落地。

## Ссылки на источники

- [GitHub search · DeepSeek · pulls · Pb314314/vllm · @Pb314314](https://github.com/Pb314314/vllm/pull/35)
- [GitHub search · DeepSeek · commits · daviesleslie4290/dav · @daviesleslie4290](https://github.com/daviesleslie4290/dav/commit/e3697eb725a3fa63825c889d5bcb95fef36a4f25)
- [hf-author-artifacts:deepseek-ai](https://huggingface.co/api/models/deepseek-ai/DeepSeek-V2/paths-info/4461458f186c35188585855f28f77af5661ad489)
- [huggingface:deepseek-ai](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2)

## Сигналы