DeepSeek-V3 与 DeepSeek-V3-Base：两大模型对比解析

DeepSeek-V3 与 DeepSeek-V3-Base：两大模型对比解析

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLM）在自然语言处理、代码生成、数学推理等领域的应用越来越广泛。作为国内领先的 AI 公司，深度求索（DeepSeek）推出的 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-V3-Base 模型备受关注。这两款模型在架构、功能和应用场景上各有特色，本文将为您详细解析它们的区别与优势。

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1. 模型架构与参数

DeepSeek-V3 和 DeepSeek-V3-Base 均采用了混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）架构，但在具体参数和设计上有所不同。

• DeepSeek-V3：总参数量为 6710 亿，每次推理激活 370 亿参数。模型在 14.8 万亿 tokens 上完成了预训练，并通过监督微调和强化学习进一步优化。

• DeepSeek-V3-Base：总参数量为 6850 亿，包含 256 个专家，每次推理选取前 8 个专家（Top-k=8）。模型在 Aider 多语言编程测评中表现出色，编程能力较前代提升了近 31%。

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2. 功能与性能

两款模型在功能和性能优化上各有侧重。

DeepSeek-V3

• 多模态支持：支持多模态数据处理和长文本处理，上下文窗口扩展至 128K。

• 生成速度：生成速度从 20 TPS 提升至 60 TPS，显著优化了