DeepSeek V3 – DeepSeek开源的最新版 AI 模型，编程能力超越Claude

DeepSeek V3是什么

DeepSeek V3是知名私募巨头幻方量化旗下人工智能公司深度求索（DeepSeek）开源的最新版AI模型，在多语言编程能力上的进步显著。在aider多语言编程测评中的表现超越了Claude 3.5 Sonnet V2等竞争对手。DeepSeek V3采用了高达6850亿参数的混合专家（MoE）架构，包含256个专家，使用sigmoid路由方式，每次选取前8个专家参与计算，模型能更高效地处理复杂任务。V3模型提升了响应速度和处理效率，DeepSeek-V3 的生成吐字速度从 20 TPS 大幅提高至 60 TPS，相比 V2.5 模型实现了 3 倍的提升，在处理多模态数据和长文本时表现突出。DeepSeek V3已经开源，可以在Hugging Face上查看。

DeepSeek V3的主要功能

• 自然语言查询处理：DeepSeek V3能理解和处理用户的自然语言查询，提供快速准确的回答。
• 代码生成能力：产品具备代码生成功能，可以帮助开发者快速生成代码片段，提高开发效率。
• 训练效率：支持 FP8 混合精度训练，提高训练速度，减少 GPU 内存使用。设计 DualPipe 算法，实现高效的流水线并行处理。优化跨节点 All-to-All 通信，充分利用 InfiniBand 和 NVLink 带宽。
• 预训练和后训练：在 14.8T tokens 上进行预训练，通过两阶段上下文扩展，将上下文窗口从 4K 扩展到 128K。进行监督式微调和强化学习，符合人类偏好并进一步释放潜力。
• 性能评估：在多个标准和开放式基准测试中，DeepSeek-V3 的基础模型表现出色，尤其在代码和数学领域。聊天版本的 DeepSeek-V3 也超越了其他开源模型，并与领先的闭源模型性能相当。
• 成本效益：训练成本仅为 2.788M H800 GPU 小时，总成本为 5.576M 美元。
• API和Web服务：DeepSeek提供API和Web服务，方便用户在不同场景下集成和使用。
• 多语言处理能力：DeepSeek V3在多语言编程能力上取得了重大突破，在aider多语言编程测评中的表现超越了Claude3.5 Sonnet V2等竞争对手。

DeepSeek V3的技术原理

• 架构设计：DeepSeek V3采用了混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）架构，架构包含多达256个专家，每个专家都是一个独立的神经网络，能处理特定的任务或数据类型。在MoE架构中，不是所有的专家都会参与到每一次的计算中，而是通过一种路由机制（如sigmoid路由方式）动态选择一部分专家进行计算。在DeepSeek V3中，每次计算会选取前8个最相关的专家（topk=8）参与。
• 工作机制：分为以下几个关键阶段：
  • 计划：基于用户查询，规划最终结果的形式，定义要提取的实体类型及相关的列。
  • 搜索：结合关键词搜索与神经搜索，在Exa的支持下，精准定位内容。
  • 提取：利用大型语言模型（LLM），高效识别并提取内容中的特定信息。
  • 丰富：对提取的数据进行进一步的内容填充，确保每个条目详尽无遗。
• 多模态能力：DeepSeek V3使用OCRvl2技术，能更好地保留图片中的文字、格式排版和公式，效果超越传统OCR。
• 流式渲染优化：网页端采用流式输出，但由于每次渲染需要重新解析Markdown，当前60tps渲染速度可能会导致一定的延迟。

DeepSeek V3的项目地址

DeepSeek V3的性能和效率提升

• 参数规模：DeepSeek V3采用了高达6850亿参数的MoE架构，这种大规模参数化使得模型能够捕捉更复杂的模式和关系。
• 计算资源管理：通过MoE架构，DeepSeek V3能够动态选择最合适的专家进行计算，从而减少不必要的计算和内存消耗。
• 数据并行和模型并行：DeepSeek V3在训练过程中使用了数据并行、张量并行、序列并行和1F1B流水线并行等并行策略，这些策略提高了硬件利用率，加快了模型的训练速度。
• 优化的学习率调度器：DeepSeek V3使用了多阶段学习率调度器，这有助于模型在不同的训练阶段保持最佳的学习速率。
• Scaling Laws研究：DeepSeek V3的开发团队对Scaling Laws进行了深入研究，以找到最优的模型/数据规模分配比例，并对大规模模型训练结果进行预测。
• 安全评估：DeepSeek V3在全训练过程中都进行严格的数据安全性筛选，确保训练得到的模型是符合人类价值观的。

DeepSeek V3 的多项评测成绩

• 在LiveBench测试中：DeepSeek V3的得分非常高，表明能快速响应用户的查询并提供反馈。
  • 全球平均分：60.4分
  • 推理能力：50分
  • 编程技能：63.4分
  • 数学解析：60分
  • 数据分析：57.7分
  • 语言理解：50.2分
  • 即时反馈（IF）：80.9分
• 教育基准测试：
  • 在 MMLU（多主题多选题）基准测试中，DeepSeek-V3 取得了 88.5% 的准确率，超越了其他所有开源模型，与领先的闭源模型如 GPT-4o 和 Claude-Sonnet-3.5 相当。
  • 在 MMLU-Pro（更严格的多主题多选题）中，DeepSeek-V3 取得了 75.9% 的准确率，同样领先于其他开源模型，并与顶级闭源模型性能相当。
• 事实性基准测试：
  • 在 SimpleQA（简单问答）和 Chinese SimpleQA（中文简单问答）中，DeepSeek-V3 在中文事实性知识方面超过了 GPT-4o 和 Claude-Sonnet-3.5，显示出其在中文事实性知识方面的优势。
• 代码、数学和推理基准测试：
  • DeepSeek-V3 在所有非长链推理（non-long-CoT）的开源和闭源模型中，在数学相关基准测试中表现最佳，甚至在某些基准测试中超过了 o1-preview，如 MATH-500，显示出其强大的数学推理能力。
  • 在编程相关任务中，DeepSeek-V3 在 LiveCodeBench（实时代码基准测试）中成为表现最好的模型，巩固了其在这一领域的领先地位。
• 开放式评估：
  • 在开放式对话评估中，DeepSeek-V3 在 AlpacaEval 2.0 和 Arena-Hard 基准测试中取得了优异的成绩，显示出其在处理复杂提示和任务时的强大能力。
• 作为生成性奖励模型的评估：
  • 在 RewardBench 评估中，DeepSeek-V3 显示出与 GPT-4o 和 Claude-3.5 相当的性能，进一步证明了其作为奖励模型的判断能力。

DeepSeek V3的API服务价格

• 定价：每百万输入 tokens 0.5 元（缓存命中）/ 2 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 8 元。
• 活动优惠体验期：即日起至 2025 年 2 月 8 日，设置 45 天的优惠价格体验期。
  • 活动价格：每百万输入 tokens 0.1 元（缓存命中）/ 1 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 2 元。
  • 权益：老用户和在此期间内注册的新用户均可享受优惠价格。

DeepSeek V3的应用场景

• 教育培训：DeepSeek V3可以作为个性化学习助手，根据学生的学习进度和情况提供即时解答和辅导。
• 内容创作：写作和内容创作者可以用DeepSeek V3获取灵感、生成内容大纲或进行文本润色。
• 科研探索：研究人员可以用DeepSeek V3进行数据分析、模式识别等复杂的科研任务。
• 产品开发：通过DeepSeek API，开发者可以将DeepSeek V3的AI功能无缝集成到各种应用和产品中，增强其智能化水平。
• 信息检索：DeepSeek V3旨在革新现有的搜索引擎理念，将其从单纯的“答案引擎”转变为更强大的“检索引擎”。