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DeepSeek-V3
大语言模型 来自维基百科，自由的百科全书
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DeepSeek-V3是深度求索于2024年12月16日发布的人工智能大型语言模型，专门适用于数学、编码和中文等任务，性能对标GPT-4o等竞争产品[1]。
开发
DeepSeek-V3于2024年12月26日发布。
性能
在性能方面，DeepSeek-V3展现出卓越实力。它不仅超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等知名开源模型，更在多项测试中与GPT-4和Claude-3.5-Sonnet不相上下。特别是在数学能力测试中，该模型以优异成绩超越了所有现有开源和闭源模型。[2]
最引人注目的是DeepSeek-V3的低成本优势。根据开源论文和DeepSeek披露，该大模型的训练系基于2,048块英伟达H800型GPU（针对中国大陆市场的低配版GPU）集群上执行55天完成；按每GPU小时2美元计算，模型全部训练成本仅为557.6万美元，这个数字只有（据估计投资超过5亿美元）前者的1%。[3]
训练
DeepSeek表示该大模型的训练系基于2,048块英伟达H800型GPU（针对中国大陆市场的低配版GPU）集群上运行55天完成，训练耗资557.6万美元[4]。
为了提高训练效率，研究采用了 FP8 混合精度训练技术并对训练框架进行了全面优化。低精度训练作为一种高效率的训练方案，其发展与硬件性能的提升密切相关。
本研究首次在超大规模模型上，成功验证了 FP8 混合精度训练架构的有效性。透过采用 FP8 运算和存储技术，显著提升了训练速度并降低了 GPU 存储器占用。[5]
评测结果
DeepSeek-V3在所有模型中排名第七，在开源模型排第一；而且，DeepSeek-V3是全球前十中性价比最高的模型。[6]
DeepSeek-V3的评测成绩超越Qwen2.5-72B（阿里自研大模型）和LLaMA 3.1-405B（Meta自研大模型）等开源模型，能与GPT-4o、Claude 3.5-Sonnet（Anthropic自研大模型）等闭源模型相抗衡[7]。
这款采用MoE（混合专家）架构的模型，不仅在性能上媲美顶级闭源模型，其低成本高效率的特点更是引发业界关注。相较于前代产品，新模型的生成速度提升了3倍，每秒钟可处理60个token，显著提升了实际应用效率。
使用
DeepSeek-V3使用MIT协议开源，意味着任何人都可以自由使用该模型，包括商业用途。用户可以在DeepSeek官方网站和App使用官方提供的服务。
DeepSeek-V3上线时提供的API服务优惠定价为每百万输入tokens 0.1元（缓存命中）或1元（缓存未命中），每百万输出tokens 2元。
2025年2月9日，DeepSeek-V3 API服务优惠期结束，价格变为输入token每百万两元，输出token每百万八元，涨幅明显。[8]
外界反应
DeepSeek-V3发布后，英伟达股价下跌了2%，被指与此模型有关。[6][可疑]
OpenAI创始团队成员、高级研究科学家Andrej Karpathy表示，DeepSeek仅用了280万小时的GPU算力，就训练出了比Llama-3 405B（使用3080万小时GPU）更强的前沿模型，整体成本节省了11倍左右；这表明，即便在计算力有限的情况下，即使使用高质量的数据模型，更好的算法同样能训练出高性能大模型。[9]
Scale AI创办人亚历山大•王表示，中国领先的大型语言模型实验室DeepSeek选择在圣诞节发布其最新型号V3，这项举措颇具深意。性能与GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet不相上下，但训练所使用的算力资源仅为前者的十分之一。
中国科技界的辛酸教训是：当美国休息时，中国正在工作，以更低的成本、更快的速度迎头赶上，变得更强。[10]
版本迭代
2025年3月24日，DeepSeek V3发布版本更新V3-0324。
据报道，该版本在所有基准测试中都有明显进步，尤其以编程能力提升为一大亮点，可能为迄今最强大的非推理模型。[11]
参见
参考资料
外部链接
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