2024年最强开源模型-DeepSeek V3

DeepSeek V3是DeepSeek AI公司最新推出的开源大语言模型，具有显著的性能提升和多项技术创新。以下是对DeepSeek V3性能及各方面的详细介绍，包括与其他顶尖模型的对比。

性能概述

主要参数

• 参数数量：DeepSeek V3采用了6850亿个参数，使用混合专家（MoE）架构，包含256个专家。
• 模型大小：687.9 GB。
• 路由机制：采用sigmoid路由方式，每次选取前8个专家进行计算（Top-k=8），提高了模型的稀疏性和计算效率。
• 上下文支持：默认支持4K上下文，最长可扩展至128K上下文。

编程能力

在Aider多语言编程测评中，DeepSeek V3的成功率达到了48.4%，相比前代V2.5的17.8%大幅提升了近31%。这一测试涵盖了多种编程语言，包括C++、Java、Python等，展示了其在编程任务中的强大能力12。

与其他模型的对比

性能对比表

从表中可以看出，DeepSeek V3在编程能力上超越了Claude 3.5 Sonnet，并紧随OpenAI的o1模型之后，成为当前最强的开源LLM之一。

技术架构

关键技术特性

• 隐藏层和注意力头：
  • 隐藏层数量：从V2的30层增加到V3的61层。
  • 注意力头数量：从V2的32个增加到V3的128个，这使得模型在处理复杂输入时更加灵活。
• 中间层大小：
  • 中间层尺寸从11008增加到18432，增强了模型在处理高维数据时的能力。
• 词汇表大小：
  • 从V2的102400扩展到V3的129280，支持更多语言和专业术语。

模型改进

与前代版本相比，DeepSeek V3在多个方面进行了优化，包括：

• 使用sigmoid函数替代softmax函数作为门控机制，提高了专家选择的灵活性。
• 引入新的Top-k选择方法，使得模型能够更高效地选择最相关的专家进行计算。
• 增加了用于调整专家评分的新参数，从而提升模型训练和推理过程中的性能126。

应用场景

DeepSeek V3不仅适用于编程，还具备以下功能：

• 自然语言处理：能够理解和处理用户查询，提供快速准确的回答。
• API集成：提供API接口，方便开发者在不同应用场景中集成使用。
• 数据分析与数学解析：在数据分析和数学问题解决方面表现出色。

总结

DeepSeek V3凭借其强大的参数规模、优化的架构设计以及卓越的编程能力，在开源AI模型中占据了重要地位。其性能表现不仅超越了Claude 3.5 Sonnet，还紧随OpenAI o1之后，为AI领域带来了新的竞争动力。随着未来版本的发展，DeepSeek V3有望在更多应用场景中发挥更大的作用。

开源下载地址：

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base/tree/main