DeepSeek-V3 是一款由国内公司“深度求索”发布的自研 MoE（混合专家）大模型，拥有 6710 亿参数，性能与 GPT-4o 相当。该模型在多项评测中超越了其他开源模型如 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B，并在知识、长文本处理、代码生成、数学计算以及中文理解等多个方面表现出色。

使用方法：

1. 访问官网：用户可以通过访问 DeepSeek 官方网站（chat.deepseek.com ）与 DeepSeek-V3 模型进行互动。
2. API 服务：DeepSeek 提供 API 服务，用户可以通过 API 调用模型进行任务处理。API 服务的价格已经调整为每百万输入 tokens 0.5 元（缓存命中）/ 2 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 8 元。
3. 开源代码：DeepSeek-V3 的源代码已开源，用户可以下载并自行部署和使用。官方提供了原生 FP8 权重，并提供 BF16 转换脚本，方便社区适配和应用。

性能特点：

• 高效推理：DeepSeek-V3 的生成速度显著提升，每秒吞吐量高达 60 token，相比前代版本提升了三倍。
• 多任务能力：在编程、数学、长文本处理等任务中表现优异，尤其在算法代码和数学方面有显著进步。
• 成本效益：训练成本仅为 558 万美元，远低于 GPT-4o 等模型，同时 API 价格也极具竞争力。

开发背景：

DeepSeek-V3 的发布标志着国产大模型在性能上与国际顶尖闭源模型（如 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet）缩小了差距，甚至在某些任务上超越了这些模型。其高效的架构设计和全面的工程优化使得该模型在多个基准测试中表现突出。

未来展望：

DeepSeek-V3 的开源和优惠价格政策可能会推动更多企业和开发者使用国产大模型，从而加速 AI 应用的普及和商业化进程。此外，该模型的发布也可能引发国内大模型价格战，进一步降低 AI 应用的成本。

DeepSeek-V3 是一款性能强大且成本效益高的大模型，适合用于各种 AI 应用场景，包括但不限于知识问答、代码生成、长文本处理等。用户可以通过官网或 API 接口轻松使用该模型，享受其带来的高效能和高性价比。

DeepSeek-V3 模型采用了混合专家（MoE）架构，具体技术架构和 MoE 机制如下：

技术架构

1. 参数规模：

   • DeepSeek-V3 拥有高达 6850 亿（685B）的参数规模，每个标记有 370 亿（37B）个激活参数。
   • 在预训练阶段，模型在 14.8 万亿个高质量代币上进行了训练。

2. MoE 架构：

   • DeepSeek-V3 采用 MoE 架构，包含 256 个专家（experts），每个专家是一个独立的神经网络，专注于特定的任务或数据类型。
   • 模型通过动态选择最相关的专家进行计算，从而提高处理效率和性能。

3. 路由机制：

   • 使用 sigmoid 路由方式，每次选取前 8 个最相关的专家（topk=8）参与计算。
   • 这种设计使得模型能够高效地处理复杂任务，并减少了不必要的计算和内存消耗。

4. 并行策略：

   • 在训练过程中，DeepSeek-V3 使用了数据并行、张量并行、序列并行和 1F1B 流水线并行等并行策略，提高了硬件利用率，加快了模型的训练速度。

5. 优化策略：

   • 模型采用了无辅助损失的负载均衡策略和多标记预测训练目标，实现了高效推理和低成本训练。
   • 预训练阶段设计了 FP8 混合精度训练框架，克服了跨节点 MoE 训练中的通信瓶颈，实现了计算与通信的完全重叠。

MoE 机制

1. 专家细分与激活：

   • DeepSeekMoE 架构将专家细分为多个部分，并从中激活部分专家，允许更灵活地组合激活的专家。
   • 将部分专家作为共享专家隔离，旨在捕获共同知识并减少路由专家中的冗余。

2. 动态调度系统：

   • 模型通过动态调度系统，智能地选择最合适的专家进行计算，从而提高运算效率和效能。
   • 动态选择专家的过程不仅提高了模型的计算效率，还减少了不必要的计算和内存消耗。

3. 智能资源分配：

   • 模型通过智能资源分配机制，确保每个专家能够专注于其擅长的任务或数据类型，从而提升整体性能。

4. 高稀疏性：

   • DeepSeek-V3 具有高度稀疏性，即对于任何给定输入，只有一小部分专家是活跃的。