一、DeepSeek-V3-0324的主要特色
1. 參數規模與高效架構
DeepSeek-V3-0324擁有總計6710億參數,加上Multi-Token Prediction(MTP)模組的140億參數,總規模高達6850億參數。然而,透過其混合專家模型(MoE)架構,每個標記僅啟動370億參數,這種設計大幅降低了運算成本,同時保持高效能。這種高效性使其在生成速度和資源需求之間取得了平衡。
2. 超長上下文窗口
該模型支援高達128K Token的上下文窗口,使其非常適合處理長篇內容,例如技術文件撰寫或大型程式碼生成。這一特性讓它在需要大量上下文理解的應用場景中脫穎而出。
3. 易用性與低成本
DeepSeek-V3-0324以MIT許可在Hugging Face上開源,其4位元量化版本將模型大小壓縮至352GB,可在高階消費級硬體(如配備M3 Ultra晶片的Mac Studio)上以每秒超過20 Token的速度運行。這讓中小型企業和個人開發者也能輕鬆部署這款強大模型。
二、DeepSeek-V3-0324性能比較:
1. 與前代DeepSeek V3比較
相較於2024年12月推出的DeepSeek V3,DeepSeek-V3-0324在多項基準測試中顯著進步:
- MMLU-Pro:從75.9提升至81.2(+5.3分),展現更強的知識與解題能力。
- GPQA:從59.1躍升至68.4(+9.3分),在專業問答領域表現更出色。
- AIME:從39.6激增至59.4(+19.8分),數學解題能力大幅提升。
- LiveCodeBench:從39.2提高至49.2(+10分),程式設計能力更上一層樓。
2. 與閉源非推理模型比較
Claude 3.7 Sonnet(Anthropic):DeepSeek所提供與Claude-Sonnet-3.7 (Anthropic)、GPT-4.5(OpenAI)及Qwen-MAX(阿里雲)測試結果顯示如下:

DeepSeek-V3-0324被譽為頂尖非推理開源模型,其在程式設計、成本效益和速度上的表現令人驚艷,甚至超越部分閉源非推理模型。雖然它尚未撼動推理模型的地位,但這款模型不僅為開發者提供了強大工具,也為AI產業的未來發展注入新動能。
我是TN科技筆記,如果喜歡這篇文章,歡迎留言、點選愛心、轉發給我支持鼓勵~
也歡迎每個月請我喝杯咖啡,鼓勵我撰寫更多科技文章,一起跟著科技浪潮前進!!
>>>請我喝一杯咖啡