DeepSeek-V3悄悄升级：编程能力大幅增强，几近平替Claude3.7

电子工程世界 2025-03-27 08:01 179浏览 0评论 0点赞

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近日，中国人工智能初创公司深度求索（DeepSeek）在AI开源平台Hugging Face上悄然发布了DeepSeek-V3的新版本DeepSeek-V3-0324，并在多项能力上实现了显著提升，目前已经公布在 Hugging Face上（https://huggingface.co/deepseek-ai）。

这个没有预热、没有宣传的悄悄升级，不仅以6850亿参数刷新国产模型纪录，更在代码生成、数学推理等领域实现“降维打击”，被开发者称为“Claude 3.7 Sonnet的隐形杀手”。

与 DeepSeek v3 版本的自定义许可证不同，DeepSeek-V3-0324 采用了 MIT 开源协议。这一许可允许开发人员在商业项目中自由使用该模型，并且可以几乎不受限制地对其进行修改。具体有哪些升级呢？且听我为您详细讲解。

模型能力提升

新版 V3 模型的百科知识（MMLU-Pro, GPQA）、数学（MATH-500, AIME 2024）和代码任务（LiveCodeBench）表现均有提升

推理任务表现提高

新版V3模型借鉴了DeepSeek-R1模型训练过程中的强化学习技术，在推理类任务上的表现水平大幅提升。

在数学、代码类相关评测集上，取得了超过GPT-4.5的得分成绩。

同时，该模型在百科知识（MMLU-Pro, GPQA）、数学（MATH-500, AIME 2024）和代码任务（LiveCodeBench）等方面的表现也均有提升。

有人表示，经过自己的测试，DeepSeek-V3-0324 在数学推理和前端开发方面的表现优于 Claude 3.5 和 Claude 3.7 Sonnet。

前端开发能力增强

在HTML等代码前端任务上，新版V3模型生成的代码可用性更高，视觉效果更加美观、富有设计感。

例如，模型能够生成演示多个小球在指定空间范围内运动的p5.js程序，包含若干可以调整重力、摩擦力等参数的滑动按钮，并以赛博朋克风格的HTML呈现。

中文写作能力升级

在中文写作任务方面，新版V3模型基于R1的写作水平进行了进一步优化，同时特别提升了中长篇文本创作的内容质量。

中文搜索能力优化

新版V3模型可以在联网搜索场景下，对于报告生成类指令输出内容更为详实准确、排版更加清晰美观的结果。

此外，新版V3模型在工具调用、角色扮演、问答闲聊等方面也得到了一定幅度的能力提升。

模型技术架构

DeepSeek-V3-0324依然采用Mixture-of-Experts（MoE）架构，与传统大模型相比，计算效率大幅提升。其总参数量高达6850亿，但实际在特定任务期间仅激活约370亿参数，从而降低计算成本。此外，该模型引入了两项关键技术：

多头潜在注意力（MLA）：增强了模型在长篇文本中保持上下文的能力。
多标记预测（MTP）：允许每一步生成多个token。

这两项技术让DeepSeek-V3-0324在推理效率和长文本处理能力上表现更优，将输出速度提高了近80%。

苹果机器学习工程师、AI 研究员 Awni Hannun 在社交媒体 X 上表示：“经过 4 位量化处理后的 DeepSeek-V3-0324 模型，在配备 512GB M3 Ultra 芯片且搭载 mlx-lm 的设备上，能够实现每秒 20 个 token 的推理速度！”

模型开源策略

DeepSeek-V3-0324采用的是MIT开源协议，允许开发人员可以在商业项目中使用，并且几乎不受任何限制地对其进行修改。这不仅可以自由修改、分发模型，还支持模型蒸馏、商业化应用。同时与Claude 3.7 Sonnet等闭源模型的付费模式形成鲜明对比。这一策略直接冲击了OpenAI的盈利模式——后者GPT-5虽宣布免费开放，但仍依赖订阅制构建护城河。

模型部署方式

DeepSeek-V3-0324的一大亮点是其部署方式——它可在高端消费级硬件上本地运行，特别是搭载M3 Ultra芯片的Apple Studio。经过4-bit量化后，该模型的存储占用减少至352GB，使其能够在搭载M3 Ultra芯片的高端消费级硬件上运行。这意味着，过去依赖多张Nvidia GPU、高功耗数据中心运行的大模型，如今可以在功耗不到200瓦的Mac Studio上运行，挑战了AI行业对基础设施需求的传统认知。

行业影响

DeepSeek-V3-0324的发布被视为R2系列的前哨战。根据行业规律，R2或于2025年4月推出，直接对标OpenAI的GPT-5。其技术路线聚焦三大方向：领域知识蒸馏（金融、医疗垂直优化）、多模态融合（Q3推出图文增强版）、推理能力升级（目标响应时间压缩至500ms以内）。