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# DeepSeek V3：大语言模型的新里程碑

在日新月异的人工智能领域，大语言模型（LLM）的发展始终吸引着全球目光。2024 年 12 月 26 日，中国人工智能公司深度求索（DeepSeek）发布了其最新开源的 AI 大语言模型 DeepSeek V3，一经推出便凭借高性能与低成本的显著优势，在 AI 圈引发了热烈讨论与广泛关注。

从性能表现来看，DeepSeek V3 可谓亮点纷呈。在多个关键指标上，相比 V2.5 版本有了质的飞跃。在知识类任务，如 MMLU、MMLU - Pro、GPQA、SimpleQA 等测评中，DeepSeek V3 的表现显著提升，直逼当前表现最优的 Claude - 3.5 - Sonnet - 1022。长文本测评方面，在 DROP、FRAMES、LongBench v2 等测试中，其平均表现超越其他模型。代码领域更是大放异彩，算法类代码场景（Codeforces）中，它远远领先于市面上除 o1 类之外的所有模型；工程类代码场景（SWE - Bench Verified）中，逼近 Claude - 3.5 - Sonnet - 1022。数学领域同样出色，在美国数学竞赛（AIME 2024, MATH）和全国高中数学联赛（CNMO 2024）的测试中，大幅超过所有开源闭源模型。中文能力方面，教育类测评 C - Eval 和代词消歧任务中与 Qwen2.5 - 72B 表现相近，事实知识 C - SimpleQA 任务中更为领先。

DeepSeek V3 的卓越表现离不开其创新的架构与技术。它采用混合专家（MoE）架构，总参数达 6710 亿，成为目前最大的开源模型。独特的是，每个 token 仅激活 370 亿参数，这不仅保证了推理速度，还实现了高效的资源利用。在训练过程中，通过算法、框架和硬件方面的协同优化，其训练成本仅为 557 万美元，远低于 GPT - 4 等模型的 1 亿美元，训练计算量仅为 280 万 GPU 小时，大大提升了效率。而且，它还是开源社区首个成功采用 FP8 混合精度框架的 MoE 大模型，具备更快的计算速度和更低的内存占用，同时保证了数值的稳定性。

生成速度上，DeepSeek V3 通过算法和工程创新，将生成吐字速度从 20TPS 大幅提高至 60TPS，相比 V2.5 模型实现了 3 倍的提升，为用户带来更加流畅迅速的使用体验。在模型费用上，2 月 8 日之前，输入为 1 元/百万 tokens，输出为 2 元/百万 tokens，缓存命中 0.1 元/百万 tokens；之后新价格为输入 2 元/百万 tokens，输出 8 元/百万 tokens，缓存命中 0.5 元/百万 tokens。

DeepSeek V3 的发布，无疑为大语言模型领域注入了新的活力。它打破了传统巨头在性能与成本上的固有模式，为行业发展提供了新的思路与方向。无论是在学术研究、商业应用还是开源社区的推动上，都可能产生深远影响。随着时间推移，我们有理由期待 DeepSeek V3 在更多领域绽放光彩，引领大语言模型迈向新的高度。