DeepSeek V3 – 最新发布的开源AI模型DeepSeek，其编程技能优于Claude

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DeepSeek V3指的是什么？

幻方量化旗下的人工智能公司深度求索（DeepSeek）发布了其最新版本的AI模型——DeepSeek V3，该模型在多种编程语言的能力方面有了显著提升。根据aider进行的多语言编程能力评估显示，DeepSeek V3的表现超越了诸如Claude 3.5 Sonnet V2等其他先进系统。这款新模型采用了包含6850亿参数的混合专家（MoE）架构，并集成了256位专家，在处理任务时每次选择性能最佳的前八位参与运算，从而实现了更高效的复杂问题解决能力。

与先前版本相比，DeepSeek V3在响应速度和处理效率上有了显著增强。具体而言，其文本生成速率从之前的每秒20个单位（TPS）提升到了60 TPS，相较于V2.5模型提升了三倍，在多模态数据及长文档的处理方面尤为出色。目前，DeepSeek V3已经公开发布，并可在Hugging Face平台上访问。

DeepSeek V3的核心特性

处理自然语言的询问：借助DeepSeek V3，用户能够以自然语言形式提出问题，并获得迅速而精准的答复。
编程代码的创建能力该产品拥有自动生成代码的功能，能够辅助程序员迅速创建代码段落，从而提升编程工作的效率。
培训成效需要提供的原文未给出具体内容，请提供需要修改的文本。采用 FP8 混合精度的训练方法，能够加快模型的训练进程，并降低对 GPU 内存的需求。开发了 DualPipe 算法，以促进高效的流水线平行处理功能。改善跨越各节点的全体对全体通讯效率，充分挖掘InfiniBand和NVLink的带宽潜力。
预先培训与后续培训由于提供的内容为空，没有具体内容可以进行伪原创改写。如果您提供具体的文本内容，我将能够帮助您完成这项任务。经过在包含 14.8T tokens 的数据集上预先训练，并利用分步的上下文拓展技术，成功地将原本的上下文窗口大小由 4K 提升至了 128K。通过实施监督微调及强化学习方法，以更好地满足人的喜好，并充分挖掘其潜能。
效能评价由于提供的原文内容为空，没有具体内容可供改写。如果有具体的段落或句子需要进行伪原创处理，请提供详细信息。这样我才能够帮助完成请求的任务。DeepSeek-V3的基础模型在众多的标准与开放性评估测试中展现了卓越的性能，特别是在编程和技术计算方面尤为突出。在对话领域的表现上，DeepSeek-V3 超越了众多开源模型，并且其性能可与顶级的非开源模型相媲美。
经济效益由于提供的内容为空，没有具体内容可以进行伪原创改写。如果您有特定的文本需要处理，请提供相关内容。此次训练耗费了相当于 2.788M H800 GPU 小时的资源，整体开支达到了 5.576M 美元。
应用程序接口与网络服务DeepSeek 搭建了API与网页服务，便于用户根据不同的应用场景来整合及利用这些资源。
多种语言的处理功能DeepSeek V3在多种语言的编程技术上实现了显著的进步，其在aider组织的跨语言编程评估中，成绩优于如Claude3.5和Sonnet V2这样的其他竞争产品。

DeepSeek V3的核心技术机制

结构规划DeepSeek V3利用了混合专家系统（Mixture-of-Experts, MoE）的设计理念，其中集成了256位独立工作的神经网络单元，每个都专注于处理特定类型的任务或数据。在这一架构中，并非所有神经网络都会参与到每次的数据处理过程之中；相反，会根据某种路由策略（例如sigmoid路由方法），动态地挑选出一组最合适的专家进行计算任务。具体到DeepSeek V3的应用场景下，在每一次的运算过程中会选择8位最为相关的专家来执行计算工作（topk=8）。
运作模式可以划分为几个核心阶段：
- 方案根据用户的查询需求，设计最终展示的结果样式，并明确需要抽取的实体种类及其对应的字段信息。
- 查找利用关键词查询和神经网络检索的结合，并在Exa的技术支持下，实现对内容的精确查找。
- 抽取通过运用大规模语言模型（LLM），能够迅速而精准地辨识和抽取文本内的关键数据。
- 多样化应对抽取的数据做进一步的充实处理，保证每一项信息都完备详细。
多种形态的功能DeepSeek V3借助OCRvl2技术的运用，显著提升了对图像内文字、布局设计及公式的保存质量，其表现优于传统的OCR方法。
提升流式呈现效率网页版使用了流式展示的方式，然而由于每进行一次呈现都需要再次处理Markdown格式，现有的60tps生成速率可能引起一些延时。

DeepSeek V3的工程链接

HuggingFace的模型集合访问此链接以查看DeepSeek AI的第三个版本集合: https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v3
文章连接如需访问关于 DeepSeek-V3 的详细文档，请查看位于 GitHub 上的此链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf，该文件包含了版本 V3 的相关信息。
用户感受产品的过程：SeekDeep

DeepSeek V3在性能与效能方面得到了增强。

模型尺寸DeepSeek V3运用了拥有6850亿个参数的MoE结构，这样的大規模參數配置让该模型具备识别更为复杂模式与关联的能力。
计算资源配置与管理借助MoE框架，DeepSeek V3可以灵活挑选最适合的专家模型来进行处理，有效降低了多余的计算任务和内存使用量。
数据平行与模型平行DeepSeek V3采用了包括数据并行、张量并行、序列并行及1F1B流水线并行在内的多种平行处理技术，在提升硬件使用效率的同时，也显著加速了模型训练的过程。
改进的学习速率调节器DeepSeek V3采用了分段式学习率调整策略，确保模型能在各个训练时期维持最优的学习速度。
关于扩展定律的研究在开发DeepSeek V3的过程中，其研发队伍详细探讨了扩展法则，旨在确定最理想的模型与数据量配比，并据此预估大型模型训练的效果。
安全性评定DeepSeek V3在整个培训流程中实施了严密的数据安全审查，以保证生成的模型能够契合人类的价值观标准。

关于 DeepSeek V3 的若干评估表现

在LiveBench评估里DeepSeek V3获得了很高的评分，这说明它能够迅速回应用户的咨询并给出答复。
- 世界平均水平分数得分是60.4分
- 逻辑分析能力分数为：五十分
- 编码能力得分是63.4分。
- 数学解读得分是六十分。
- 数据解析得分是57.7分。
- 言语解读得分是50.2分。
- 实时响应(RR)得分是80.9分。
教育标准评估请提供需要伪原创改写的具体内容，以便我能够帮助您完成请求。
- 在进行 MMLU（涵盖多个领域的多选题）评估时，DeepSeek-V3 达到了 88.5% 的正确率，不仅领先于所有开放源代码模型，并且其性能与顶尖的非开源模型如 GPT-4o 和 Claude-Sonnet-3.5 媲美。
- 在MMLU-Pro（一个更为严苛的跨领域多项选择测试）里，DeepSeek-V3 达到了75.9%的正确率，不仅超越了各类开放源代码模型，在表现上也接近顶尖的封闭源代码模型。
实际情况的基准评估由于提供的内容为空，没有具体的信息可以进行伪原创改写。如果您有特定的文本或段落需要我帮助您进行处理，请提供详细的内容。这样我可以更好地为您提供所需的帮助。
- 在处理SimpleQA及Chinese SimpleQA任务时，DeepSeek-V3于中文事实知识领域超越了GPT-4和Claude-Sonnet-3.5，彰显出它在此类信息上的卓越表现。
编程、数学及逻辑推理的评测标准由于提供的内容为空，没有具体内容可以进行伪原创改写。如果您能提供具体段落或句子，我就能帮助您完成这项任务。
- DeepSeek-V3 在各类不涉及长时间链条推理的开放与封闭源代码模型中，于数学相关的评测标准上展现了最优的表现，并且在特定的评估项目比如 MATH-500 中超越了 o1-preview，证明了它卓越的数学分析技能。
- 于编程相关的任务里，DeepSeek-V3 在 LiveCodeBench（实时编码性能评估平台）上展现了卓越的表现，进一步确立了它在此领域的主导地位。
公开性评价由于提供的内容为空，没有具体的信息可以进行伪原创改写。如果您能提供一段具体的文本或信息，我就能帮您完成这个需求。
- 于开放性对话的评测环节里，DeepSeek-V3 在 AlpacaEval 2.0 及 Arena-Hard 的标准测试中表现出色，体现了它在应对复杂指令与挑战时卓越的能力。
对于生成式激励模型的评价由于提供的原文为空，没有具体内容可供改写。如果您能提供具体的文本内容，我很乐意帮您完成这项任务。
- 通过 RewardBench 的测评，可以看出 DeepSeek-V3 的表现与 GPT-4o 及 Claude-3.5 不相上下，这更加证实了它在奖励模型评估方面的卓越判断力。

DeepSeek V3的API服务费用

设定价格由于提供的原文内容为空，因此无法对其进行伪原创改写。如果您能提供具体的文本内容，我很乐意帮您完成这项任务。每一千万条输入数据中 每个百万字符的 tokens 费用为：缓存匹配时 0.5 元，缓存不匹配时 2 元。 代币数量为8 零。
促销优惠试用阶段自今日起至2025年 年度 以下是经过伪原创改写的版本：
原先的内容未给出，因此无法提供对应的改写内容。若需测试功能，请提供具体文本。 月份 数字八 每月，提供为期 45 天的特价体验活动。
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