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大模型列表DeepSeek-V3
DE

DeepSeek-V3

聊天大模型

DeepSeek-V3

发布时间: 2024-12-26更新于: 2025-03-21 11:14:411,487
在线体验GitHubHugging FaceCompare
模型参数
6810亿
上下文长度
128K
中文支持
支持
推理能力

DeepSeek-V3 是由 DeepSeek-AI 发布的 AI 模型,发布时间为 2024-12-26,定位为 聊天大模型,参数规模约为 6810.0B,上下文长度为 128K,模型文件大小约 687.9 GB,采用 DEEPSEEK LICENSE AGREEMENT 许可。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

DeepSeek-V3

模型基本信息

推理过程
不支持
思考模式
不支持思考模式
上下文长度
128K tokens
最大输出长度
暂无数据
模型类型
聊天大模型
发布时间
2024-12-26
模型文件大小
687.9 GB
MoE架构
否
总参数 / 激活参数
6810 亿 / 不涉及
知识截止
暂无数据
DeepSeek-V3

开源和体验地址

代码开源状态
MIT License
预训练权重开源
DEEPSEEK LICENSE AGREEMENT- 免费商用授权
GitHub 源码
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3
Hugging Face
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3
在线体验
暂无在线体验地址
DeepSeek-V3

官方介绍与博客

官方论文
Introducing DeepSeek-V3
DataLearnerAI博客
开源大模型的新里程碑:DeepSeek AI开源6510亿参数的DeepSeek V3模型,评测结果显著好于4050亿参数的Llama3.1 405B,比肩Sonnet 3.5的开源模型
DeepSeek-V3

API接口信息

接口速度
暂无数据
暂无公开的 API 定价信息。
DeepSeek-V3

评测结果

DeepSeek-V3 当前已收录的代表性评测结果包括 BBH(3 / 20,得分 92.30)、MATH(7 / 42,得分 87.80)、HumanEval(9 / 39,得分 89)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式
全部常规

综合评估

共 5 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
BBH
常规模式
92.30
3 / 20
MMLU
常规模式
88.50
17 / 65
MMLU Pro
常规模式
75.90
78 / 124
GPQA Diamond
常规模式
59.10
139 / 175
GPQA
常规模式
59.10
5 / 14

编程与软件工程

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
HumanEval
常规模式
89
9 / 39
LiveCodeBench
常规模式
34.60
105 / 118

数学推理

共 4 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
MATH
常规模式
87.80
7 / 42
MATH-500
常规模式
87.80
39 / 44
AIME 2024
常规模式
39
52 / 62
FrontierMath
常规模式
1.70
49 / 60

常识问答

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
SimpleQA
常规模式
24.90
29 / 45

写作和创作

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Creative Writing
常规模式
81.60
15 / 23

常识推理

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Simple Bench
常规模式
18.90
27 / 27
查看评测深度分析与其他模型对比
DeepSeek-V3

发布机构

DeepSeek-AI
DeepSeek-AI
查看发布机构详情
DeepSeek-V3

模型解读

DeepSeek AI开源的大语言模型,是其开源的第三代大语言模型。DeepSeek V3是一个混合专家架构的模型(Mixture-of-Experts),总参数量6810亿,每次推理会激活其中370亿的参数。DeepSeek V3模型在14.8万亿tokens上完成训练,花费了278.8万个H800小时训练完成,其各项评测结果都十分优异。


本版本是经过后训练(Post Training)之后的版本。

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