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DeepSeek-VL2是一系列先进的大型混合专家（MoE）视觉语言模型，相较于前代DeepSeek-VL有显著提升。该模型系列在视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解、视觉定位等多项任务中展现出卓越的能力。DeepSeek-VL2由三种变体组成：DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2，分别拥有1.0B、2.8B和4.5B激活参数。DeepSeek-VL2在激活参数相似或更少的情况下，与现有的开源密集型和基于MoE的模型相比，达到了竞争性或最先进的性能。

尽管它们具有固有的优势，但设计基于蛋白质的疗法非常困难。由于蛋白质的尺寸较大和缺乏可用的结构数据，计算工具以前一直受阻。我们利用基于物理的方法和新颖的机器学习算法来克服这些挑战。