deepkey_deepec_deepseekv3讲解

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# DeepSeek V3：大语言模型的新突破

在大语言模型（LLM）飞速发展的当下，DeepSeek V3 的出现无疑成为 AI 领域的一大焦点。它由中国人工智能公司深度求索（DeepSeek）于 2024 年 12 月 26 日发布，凭借高性能与低成本的显著优势，迅速在行业内崭露头角。

从架构与参数规模来看，DeepSeek V3 采用混合专家（MoE）架构，总参数达 6710 亿，为目前最大的开源模型。但巧妙之处在于，每个 token 仅激活 370 亿参数，在保障推理速度的同时，实现了高效的资源利用。这种设计让模型在性能与效率间寻得了完美平衡。

训练成本与效率方面，DeepSeek V3 更是表现卓越。其训练成本仅 557 万美元，远低于 GPT - 4 等模型的 1 亿美元，约为其 1/20；训练计算量仅 280 万 GPU 小时，大大提升了训练效率。在官方 2048 卡集群上，每万亿 token 的训练仅需 3.7 天。如此经济高效的训练模式，为大模型的发展开辟了新路径。

性能表现上，DeepSeek V3 在多个领域成绩斐然。在百科知识类任务，如 MMLU、MMLU - Pro、GPQA、SimpleQA 等测试中，其表现显著提升，接近当前领先的 Claude - 3.5 - Sonnet - 1022。长文本测评里，DROP、FRAMES、LongBench v2 等项目中，平均表现超越其他模型。代码领域，算法类代码场景（Codeforces）中，它远远领先于非 o1 类模型；工程类代码场景（SWE - Bench Verified）中，逼近 Claude - 3.5 - Sonnet - 1022。数学方面，在 AIME 2024、MATH 以及 CNMO 2024 等竞赛测试中，大幅超过所有开源闭源模型。中文能力测评，教育类的 C - Eval 和代词消歧任务与 Qwen2.5 - 72B 相近，事实知识 C - SimpleQA 任务中更为领先。

生成速度上，通过算法和工程创新，DeepSeek V3 的生成吐字速度从 20TPS 大幅提高至 60TPS，相比 V2.5 模型实现 3 倍提升，为用户带来更流畅迅速的体验。

模型费用也颇具吸引力。当前输入为 2 元/百万 tokens，输出为 8 元/百万 tokens，缓存命中 0.5 元/百万 tokens 。而在 2 月 8 日之前，更有优惠价格，输入 1 元/百万 tokens，输出 2 元/百万 tokens，缓存命中 0.1 元/百万 tokens 。

使用方面，它目前支持 64K 上下文长度，最大输出升级到 8K 。虽当下暂未支持多模态，但未来值得期待。用户可在高通智匠（MindCraft AI）平台使用该模型，也能在开发者平台调用 API 。

DeepSeek V3 凭借其在架构、成本、性能、速度及使用等多方面的优势，为大语言模型的发展注入新活力，有望推动 AI 应用迈向新高度。