深度求索
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的快速发展正在重塑技术格局。DeepSeek 作为中国领先的 AI 公司，其最新发布的 DeepSeek-V3 模型以其卓越的性能和极低的成本，迅速成为业界关注的焦点。本文将深入探讨 DeepSeek-V3 的数据参数、与其他主流模型的对比，以及其在实际应用中的表现。
DeepSeek
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3 是一款基于混合专家（MoE）架构的大语言模型，总参数量高达6710亿，每次推理仅激活370亿参数，显著降低了计算开销。其训练数据规模为14.8万亿高质量 token，涵盖了数学、编程、中文等多个领域，确保了模型的广泛适用性。
在训练成本方面，DeepSeek-V3 仅需280万GPU小时，花费557.6万美元，远低于Llama 3 405B 的3080万 GPU 小时和 GPT-4 的1亿美元。这一成就得益于其创新的 FP8 混合精度训练框架和高效的负载均衡策略，大幅提升了算力利用率。
参数对比
参数对比
DeepSeek-V3 多项评测成绩超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。
百科知识：DeepSeek-V3 在知识类任务（MMLU, MMLU-Pro, GPQA, SimpleQA）上的水平相比前代 DeepSeek-V2.5 显著提升，接近当前表现最好的模型 Claude-3.5-Sonnet-1022。
长文本：长文本测评方面，在DROP、FRAMES 和 LongBench v2 上，DeepSeek-V3 平均表现超越其他模型。
代码：DeepSeek-V3 在算法类代码场景（Codeforces），远远领先于市面上已有的全部非 o1 类模型，并在工程类代码场景（SWE-Bench Verified）逼近 Claude-3.5-Sonnet-1022。
数学：在美国数学竞赛（AIME 2024, MATH）和全国高中数学联赛（CNMO 2024）上，DeepSeek-V3 大幅超过了所有开源闭源模型。
中文能力：DeepSeek-V3 与 Qwen2.5-72B 在教育类测评 C-Eval 和代词消歧等评测集上表现相近，但在事实知识 C-SimpleQA 上更为领先。
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