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。
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。
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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。
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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%。
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
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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。
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生成速度:生成速度从 20 TPS 提升至 60 TPS,显著优化了