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# 探秘DeepSeek V3参数：开启大语言模型新时代
在大语言模型的竞技场上，DeepSeek V3宛如一颗耀眼的新星，自2024年12月26日发布以来，凭借卓越性能与亲民成本，迅速引发行业热议。今天，就让我们深入剖析它的关键参数，探寻其背后的技术密码。
DeepSeek V3采用混合专家（MoE）架构，总参数规模高达6710亿，这一庞大数字使其在模型规模上占据领先地位，成为目前最大的开源模型。但更巧妙的是，每个token仅激活370亿参数，这种设计犹如精准制导，在保证推理速度的同时，实现了资源的高效利用，堪称性能与效率平衡的典范。
从训练成本看，DeepSeek V3堪称性价比之王。仅需557万美元，相较于GPT - 4等模型1亿美元的训练成本，不足其1/20。同时，训练计算量仅为280万GPU小时，大幅提升了训练效率。这得益于它在算法、框架和硬件方面的协同优化，在每万亿token上训练仅需18万GPU小时，在官方2048卡集群上，3.7天就能完成，为大模型训练开辟了新路径。
性能提升方面，DeepSeek V3在多个维度表现惊艳。知识类任务中，MMLU、MMLU - Pro等测评接近Claude - 3.5 - Sonnet - 1022；长文本测评如DROP、FRAMES等平均表现超越其他模型；代码领域，算法类场景在Codeforces上一骑绝尘，工程类场景逼近Claude - 3.5 - Sonnet - 1022；数学领域，在AIME 2024、CNMO 2024中大幅超过所有开源闭源模型；中文能力上，教育类测评C - Eval与Qwen2.5 - 72B相近，事实知识C - SimpleQA更胜一筹。
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提升至60TPS，实现3倍飞跃，为用户带来流畅体验。而在模型费用方面，输入2元/百万tokens，输出8元/百万tokens，缓存命中0.5元/百万tokens，在2月8日前还有优惠价，进一步降低使用门槛。
在使用参数上，目前它仍支持64K上下文长度，最大输出升级到8K。虽当下未明确多模态支持，但未来值得期待。使用平台上，可在高通智匠（MindCraft AI）使用，也支持在开发者平台调用API。
DeepSeek V3凭借这些参数优势，在大语言模型领域站稳脚跟，无论是对追求高性能的科研工作者，还是注重成本效益的开发者，都极具吸引力。相信在未来，它将推动AI应用迈向新高度，让我们拭目以待。
