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超越Claude 3.5！直追o1！Deepseek V3开源！

超越Claude 3.5！直追o1！Deepseek V3开源！ 软积木
2024-12-27
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导读：DeepSeek V3已在HuggingFace平台上开源，用户可以免费查看和使用该模型。
圣诞彩蛋！人工智能公司DeepSeek开源了最新一代AI模型——DeepSeek V3。
这一版本在多语言编程能力方面取得了显著突破，并在多个领域的性能表现上超越了诸如Claude 3.5、Sonnet V2等同类竞争模型，尤其在aider多语言编程测评中，DeepSeek V3的表现堪称突出，领先于诸多同行。

1

A模型架构和技术创新


DeepSeek V3采用了混合专家（MoE, Mixture of Experts）架构，具有6850亿个参数，包含了256个专家。
在模型运行时，采用Sigmoid路由机制，每次动态选择前8个专家参与计算，极大提升了计算的效率和准确性。
这一架构使得DeepSeek V3能够在处理复杂的任务时，避免了传统单一专家架构的瓶颈，达到了更高的计算资源利用率和更快的响应速度。

2

性能提升


相较于前一版本DeepSeek V2.5，V3在多个关键性能指标上实现了显著提升。
最为突出的是生成吐字速度的提升，从每秒20次（TPS）大幅提升至60次（TPS），实现了三倍的提升。
这一进步意味着DeepSeek V3能够在更短时间内完成复杂任务的计算和生成，特别是在需要长文本处理和多模态数据融合时，展现出更加卓越的能力。
此外，DeepSeek V3在多语言编程方面取得了突破性的进展。在aider多语言编程测评中，DeepSeek V3的表现超过了Claude 3.5和Sonnet V2等一系列竞争对手。
这意味着开发者可以利用DeepSeek V3生成各种编程语言的代码，并在复杂的编程任务中获得更高效的支持，极大提升开发效率。
DeepSeek V3的代码生成能力也得到了增强，可以帮助开发者快速生成高质量的代码片段，无论是简单的功能模块还是复杂的系统架构，都能轻松应对。

3

高效训练与计算优化

DeepSeek V3在训练效率上进行了诸多优化，支持FP8混合精度训练，这不仅提高了训练速度，还减少了GPU内存的使用，降低了硬件成本。
为了进一步提升计算效率，DeepSeek V3采用了DualPipe算法，支持高效的流水线并行处理，有效提升了大规模训练任务的执行效率。
同时，优化后的跨节点AI1-to-AIl通信，充分利用了InfiniBand和NVLink的带宽，确保了模型训练过程中数据传输的高效性。

4

预训练与微调能力


DeepSeek V3在预训练和后续的微调能力方面也展现了强大的性能。
模型在14.8T的token数据上进行预训练，采用两阶段上下文扩展策略，将上下文窗口从4K扩展至128K。
这一创新使得模型能够处理更长的上下文信息，进一步提高了对复杂任务的理解和生成能力。
在监督式微调和强化学习的支持下，DeepSeek V3能够根据人类的偏好进一步调整和优化生成结果，极大释放了模型的潜力。

5

性能评估与行业对比


DeepSeek V3在多个标准和开放基准测试中，展现了卓越的表现。尤其在代码生成和数学领域，DeepSeek V3的聊天版本超过了大多数开源模型，并且与领先的闭源模型表现相当。
无论是代码编写的准确度、复杂度还是数学推理能力，DeepSeek V3都具备强大的竞争力，成为许多企业和开发者首选的AI工具。

为了更好地服务用户，DeepSeek V3还提供了API和Web服务接口，用户可以轻松地将其集成到各种应用场景中。
这一服务的开放性极大地降低了技术门槛，无论是企业级用户还是个人开发者，都可以方便地利用DeepSeek V3的强大功能，提升产品和服务的智能化水平。

DeepSeek V3已在HuggingFace平台上开源，用户可以免费查看和使用该模型。
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3
END
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