DeepSeek-V3-0324 es un modelo lingüístico a gran escala lanzado por Depth Seeker, comparado con su predecesor en elcapacidad de razonamiento(por ejemplo, MMLU-Pro mejoró de 75,9 a 81,2 y AIME saltó de 39,6 a 59,4),Ejecutabilidad del código de desarrollo front-endyCalidad de la escritura china(compatible con el estilo R1),capacidad de búsqueda(Análisis de informes mejorado) yPrecisión de las llamadas a funcionesetc. se optimizaron significativamente. Los parámetros del modelo hasta685BAdopciónLicencia MITLa plantilla proporciona un mecanismo de asignación de parámetros de temperatura (la temperatura 1,0 de la API corresponde a la temperatura 0,3 del modelo) y una plantilla de consulta para cargas de archivos/búsquedas en la web.
Resumen detallado
Información básica del modelo
| dimensión (matem.) | descripciones |
|---|---|
| nombre (de una cosa) | DeepSeek-V3-0324 |
| editor | DeepSeek (DeepSeek-AI) |
| escala de parámetros | 685B |
| licencias | MIT |
| Funciones compatibles | Llamadas a funciones, salida JSON, compleción FIM, compatibilidad multilingüe |
Principales mejoras y resultados
- Mejora del razonamiento
| evaluación comparativa | Generación anterior (DeepSeek-V3) | Actual (V3-0324) | Mejora |
|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 75.9 | 81.2 | +5.3 |
| GPQA | 59.1 | 68.4 | +9.3 |
| AIME | 39.6 | 59.4 | +19.8 |
| LiveCodeBench | 39.2 | 49.2 | +10.0 |
- mejora funcional
- desarrollo front-endOptimizar la ejecutabilidad del código y mejorar la estética de la interfaz web y del juego.
- Conocimientos de chino: Compatibilidad con estilos de escritura R1, mejora de la calidad de los contenidos de longitud media, reescritura optimizada en varias rondas y funciones de traducción.
- capacidad de búsqueda: Mejore los resultados detallados de los análisis de los informes.
- llamada de funciónCorrección de problemas de precisión en versiones anteriores.
Recomendaciones de uso
- alerta del sistemaes necesario incluir la fecha, en el formato
El asistente es DeepSeek Chat, creado por Deep Seeker. Hoy es {fecha actual}. - Parámetros de temperatura: La temperatura API 1.0 corresponde a la temperatura modelo 0.3, se recomienda llamarla a través del mecanismo de asignación.
- Documentación / Plantillas de consejos de búsqueda::
- La plantilla de carga de archivos debe contener el nombre del archivo, el contenido y la pregunta.
- Los resultados de la búsqueda deben combinarse con fechas, filtrarse por relevancia y formatearse para citar el contexto.
Ficha técnica
- modelizaciónConsistente con DeepSeek-V3, soporta precisión BF16, F8_E4M3, F32.
- despliegue local: Consulte el repositorio DeepSeek-V3, Hugging Face Transformers no está soportado en este momento.
4. Preguntas y respuestas clave
P1: ¿En qué aspectos ha introducido DeepSeek-V3-0324 mejoras significativas con respecto a su predecesor?
A1: Encapacidad de razonamiento(MMLU-Pro actualizado 5.3, AIME actualizado 19.8),Ejecutabilidad del código de desarrollo front-endyCalidad de la escritura china(compatible con el estilo R1),capacidad de búsqueda(Análisis de informes mejorado) yPrecisión de las llamadas a funcionesTodos los aspectos se han optimizado considerablemente.
P2: ¿Cuáles son los parámetros técnicos y las licencias del modelo?
A2: La escala de parámetros es685BAdopciónLicencia MITEl repositorio DeepSeek-V3 es compatible con las precisiones BF16, F8_E4M3 y F32, y requiere un despliegue local a través del repositorio DeepSeek-V3.
Q3：¿Cómo llamar al modelo a través de la API? A qué parámetros debo prestar atención?
A3: Cuando se llame a la API, el parámetro de temperatura 1.0 se asignará a la temperatura interna del modelo 0.3. Es necesario especificar la fecha a través de los avisos del sistema y seguir el formato de la plantilla de los avisos de carga y búsqueda de archivos.
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