产品介绍

DeepSeek-V3：下一代 AI 大模型

DeepSeek-V3 是一个强大的混合专家 (MoE) 语言模型，拥有 671B 总参数和 37B 激活参数。为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3 采用了在 DeepSeek-V2 中经过充分验证的 Multi-head Latent Attention (MLA) 和 DeepSeekMoE 架构。

🏗️ 架构创新

无辅助损失的负载均衡策略

DeepSeek-V3 开创性地采用了无辅助损失的负载均衡策略，最大限度地减少了鼓励负载均衡所带来的性能下降。

多令牌预测 (MTP) 目标

我们研究了多令牌预测 (MTP) 目标，并证明它对模型性能有益。它还可以用于推理加速的推测解码。

🚀 训练效率

FP8 混合精度训练框架

我们设计了 FP8 混合精度训练框架，首次验证了 FP8 训练在超大规模模型上的可行性和有效性。

算法、框架和硬件协同设计

通过算法、框架和硬件的协同设计，我们克服了跨节点 MoE 训练中的通信瓶颈，几乎实现了完全的计算-通信重叠。

训练成本

• 预训练：仅需 2.664M H800 GPU 小时
• 后训练：仅需 0.1M GPU 小时
• 总训练时间：2.788M H800 GPU 小时

📊 模型规格

特性	DeepSeek-V3
总参数	671B
激活参数	37B
上下文长度	128K
训练数据	14.8T tokens
架构	MoE

🎯 核心能力

1. 自然语言理解

• 深度语义理解
• 上下文感知
• 多轮对话能力
• 情感分析

2. 代码生成与理解

• 多语言代码生成
• 代码解释与优化
• 调试辅助
• 算法设计

3. 数学与逻辑推理

• 复杂数学问题求解
• 逻辑推理
• 科学计算
• 数据分析

4. 创意写作

• 文章创作
• 故事编写
• 诗歌创作
• 营销文案

🔧 技术特性

Multi-head Latent Attention (MLA)

• 提高注意力机制效率
• 减少计算复杂度
• 保持模型性能

DeepSeekMoE 架构

• 专家混合模型
• 动态路由机制
• 高效参数利用

负载均衡优化

• 无辅助损失策略
• 自适应专家选择
• 计算资源优化

📈 性能基准

英语能力

• MMLU: 87.1%
• BBH: 87.5%
• DROP: 89.0%
• HellaSwag: 88.9%

代码能力

• HumanEval: 65.2%
• MBPP: 75.4%
• LiveCodeBench: 优秀表现

数学推理

• GSM8K: 优秀表现
• MATH: 强大的数学解题能力

🌍 多语言支持

DeepSeek-V3 支持多种语言，包括但不限于：

• 中文（简体/繁体）
• 英语
• 日语
• 韩语
• 法语
• 德语
• 西班牙语
• 俄语

🔒 安全与可靠性

安全措施

• 内容安全过滤
• 有害信息检测
• 隐私保护机制
• 数据安全保障

可靠性保证

• 稳定的训练过程
• 无损失峰值
• 持续性能监控
• 质量保证体系

🎨 应用场景

企业级应用

• 智能客服系统
• 文档自动化处理
• 业务流程优化
• 决策支持系统

开发者工具

• 代码助手
• API 文档生成
• 自动化测试
• 代码审查

教育培训

• 个性化学习
• 智能答疑
• 课程内容生成
• 学习评估

内容创作

• 文章写作
• 营销文案
• 社交媒体内容
• 创意设计

🔄 持续更新

DeepSeek-V3 将持续进行优化和更新：

• 定期模型优化
• 新功能发布
• 性能提升
• 安全加固

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