在人工智能领域不断发展的浪潮中，DeepSeek-V3的出现犹如一颗璀璨的新星，引起了广泛的关注和热议

DeepSeek-V3是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司于2024年12月26日发布的混合专家（MoE）语言模型

官网：https://www.deepseek.com/

技术特点

• 创新架构：采用MoE架构，能够在不同任务中动态地选取最为合适的子模型发挥作用，极大地提升了效率与准确性，这对于大规模文本生成任务而言是一大优势。同时，运用多头部潜在注意力机制，通过将键值缓存压缩到动态潜在空间，有效减少内存使用，使其在长文本处理上表现卓越，在drop和longbenchv2等测评中都显示出了卓越的解析和理解能力
• 混合精度训练：采用fp8混合精度框架，使用8位浮点表示进行特定计算，能智能调整精度以匹配各任务要求，在减少GPU内存使用的同时加快训练速度，且不影响数值稳定性和性能。
• 高效训练与通信：通过创新的双管道框架重叠GPU之间的计算和通信，并结合先进的跨节点通信内核优化数据传输，解决了大规模模型训练中的通信开销问题，即使模型扩展也能保持稳定的计算与通信比率

性能优势

• 生成速度提升显著：生成速度相比V2.5模型实现了3倍的提升，达到每秒吞吐量60 token，这一变化不仅意味着更快的响应速度，也代表着更流畅的用户体验，能极大缩短在需要即时反馈情境中的等待时间
• 多语言处理出色：具有出色的多语言处理能力，在多语言编程测试排行榜中，超越Anthropic的Claude 3.5 Sonnet大模型，仅次于OpenAI o1大模型
• 知识掌握全面：在知识性任务方面几近完美，通过针对14.8万亿的巨量数据进行预训练，模型在百科知识的掌握上达到前所未有的高度，能为用户提供更加完整、准确的答案
• 代码生成能力强：在算法类代码测评中独占鳌头，甩开当前市场上的主流产品，为编程爱好者以及相关行业从业者提供了强大的代码生成支持

训练成本与资源消耗

DeepSeek-V3的全部训练成本总计为557.6万美元，远低于通常用于预训练大语言模型的上亿美元成本，例如Llama-3.1的预训练成本估计超过5亿美元。其完整训练消耗了278.8万个GPU小时，其中包括正式训练成本以及用于扩展上下文长度所需的11.9万个GPU小时和5000个GPU小时的后训练

应用场景

涵盖聊天和编码场景、多语言自动翻译、图像生成和AI绘画等多个领域，为开发者、企业和研究人员提供了丰富的工具和资源，具有广泛的应用前景

目前价格与服务(以官网实时调整为准)

DeepSeek的API服务定价为每百万输入tokens为0.5元（缓存命中）/2元（缓存未命中），每百万输出tokens价格为8元，并享有45天的优惠价格体验期。自2024年12月27日起至2025年2月8日，DeepSeek-V3的API服务价格为每百万输入tokens 0.1元（缓存命中）/1元（缓存未命中），每百万输出tokens 2元

DeepSeek-V3以其卓越的性能、创新的技术和相对较低的成本，在人工智能领域展现出了强大的竞争力和巨大的潜力，有望为相关领域的发展带来新的变革和突破