- 大规模：总计6710亿MoE参数，实际仅激活370亿以实现高效计算。
- 训练数据：14800亿高质量标记，实现了在推理、编码及通用任务上的强大性能。
- 推理速度：60标记/秒，较DeepSeek-V2提升3倍。
- 开源：完整模型权重、代码及研究论文均在GitHub提供（https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3）。
- 向后兼容：与现有DeepSeek API设置无缝集成。
- 未来规划：计划支持多模态能力及进一步增强。
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DeepSeek V3 AI Model开源
开源
简介: DeepSeek-V3 是 deepseek 最新的开源大型语言模型，采用 6710 亿参数的专家混合（MoE）架构，激活参数为 370 亿。
最近更新: 2025/12/29
DeepSeek V3 AI Model - 概要
DeepSeek-V3 是 deepseek 最新的开源大规模语言模型，具有 6710 亿参数的专家混合（MoE）架构，其中 370 亿参数被激活。该模型基于 14.8 万亿高质量标记进行训练，推理速度比 V2 提升了 3 倍（最高可达每秒 60 个标记），同时保持完整的 API 兼容性，朝着具备增强推理能力和效率的包容性 AGI 迈进。
DeepSeek V3 AI Model - 功能亮点
DeepSeek V3 AI Model - 常见问题
- 未列出明确问题：公告未详细说明常见问题，但根据类似的 MoE 模型：
- 本地运行对资源需求高：需要大量 GPU 内存（例如，完整模型需多块 A100）；解决方案：使用 GitHub 仓库中的量化版本，或在较小配置中使用 API。
- 缓存丢失延迟：首次输入无缓存时速度较慢；解决方案：在 API 调用中启用缓存，重复查询可享受 $0.07/M 费率。
- 定价变动：费率将于 2025 年 2 月 8 日调整——请监控账单以防意外；解决方案：测试时使用免费额度，或通过仪表盘控制预算。
- 多模态支持有限：目前仅支持文本（计划支持视觉/音频）；解决方案：结合外部工具实现混合工作流。
- 边缘情况下的幻觉问题：复杂推理中可能出现；解决方案：采用链式思维提示或通过外部核查验证输出。
DeepSeek V3 AI Model - 公司信息
公司名称:
DeepSeek V3 AI Model - 产品链接
DeepSeek V3 AI Model - 开源
github: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3
Deep Wiki: https://deepwiki.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3
DeepSeek V3 AI Model - 数据分析
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