深夜低调大动作!DeepSeek V3 携685B参数小版本升级,实测表现堪称「六边形战士」

没有任何公告、没有发布会、没有营销宣传,DeepSeek 在3月24日深夜悄然上线 DeepSeek-V3-0324,并直接发布在 Hugging Face。这款 6850亿参数 的 MoE(混合专家)模型一经推出,便在开发者社区引发热议,实测表现堪称「六边形战士」——代码能力、物理模拟、数学推理、开源、消费级硬件可用、社区生态,样样能打!

🔥 一、DeepSeek-V3-0324 核心升级点

1. 代码能力飙升,比肩 Claude 3.7 Sonnet

前端代码一键生成:用户实测,仅用一条提示词,DeepSeek-V3-0324 就能生成 800+ 行无错误的 HTML/CSS/JS 代码,直接渲染出精美网页,同时他也能给出针对前端页面优化的更直观的建议描述。

2.物理模拟、算法优化更强

在 KCORES 大模型基准测试中(包含四条分项测试:20个小球碰撞测试,mandelbrot-set-meet-libai,火星任务测试,九大行星测试),DeepSeek-V3-0324 代码能力得分 328.3,排名第三,已经可以与现阶段最强的代码生成大模型Claude家族摆一摆手腕。

(测评是开源的,开源地址为:github.com/KCORES/kcores-LLM-Arena)

r/LocalLLaMA - New DeepSeek benchmark scores
目前全网已经有表情包来体现deepseek已经“杀疯了”。

请添加图片描述

3.数学与逻辑推理提升

能解决传统推理模型才能处理的复杂问题。根据ArtificialAnalisys的报告结果,DeepseekV30324现在是最优秀的非推理模型(包括开源和闭源)

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4. 开源商用友好,MIT 协议自由使用

  • 值得注意的是,此次发布的 DeepSeek-V3-0324 在开源许可策略上做出了重大调整——从原先的自定义许可证转向了更为宽松的 MIT 开源协议。这一变化意味着开发者现在可以自由地将该模型集成到商业项目中,并享有几乎不受限制的修改权,包括代码复用、架构调整和功能扩展等。相较于此前版本的限制性条款,MIT 许可证大幅降低了使用门槛,使企业、研究机构和个人开发者能够更灵活地基于该模型进行二次开发,甚至直接部署到生产环境。这一举措不仅显著提升了技术的可及性,也进一步推动了开源生态的繁荣发展。
  • 相比 Claude 3.7 Sonnet(需订阅)、GPT-4.5(需 Pro 会员),DeepSeek-V3-0324 支持完全免费商业部署,同时性能接近甚至部分超越,这无疑推动更多生态应用和模型发展,让 DeepSeek 在开源 AI 生态中更具吸引力。

5. 消费级硬件可运行

苹果机器学习工程师、AI 研究员 Awni Hannun 在社交媒体 X 上表示:“4 位量化后的 DeepSeek-V3-0324,在搭载 mlx-lm 的 512GB M3 Ultra 上,推理速度可达每秒 20 个 token!”

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  • 开源插件llm-mlx访问地址:https://github.com/simonw/llm-mlx

  • 部署方式:

    llm mlx download-model mlx-community/DeepSeek-V3-0324-4bit
    llm chat -m mlx-community/DeepSeek-V3-0324-4bit
    

6. 社区生态活跃

目前官方 API 已更新至 V3-0324,官网 chat.deepseek.com 已同步更新(需关闭“深度思考”模式)。

同时可在 OpenRouter平台 免费试用。
在这里插入图片描述

除此之外,虽然deepseek本身没有进行过多的宣传,但各大媒体和AI研究员纷纷发布了关于V3-0324的研究报告。同时百度千帆大模型、算能等开放平台已经支持最新版本的V3接入,社区生态非常活跃。

连 OpenAI CEO Sam Altman 都曾公开表示:

“DeepSeek 的表现令人印象深刻!他们隐藏功能(如思维链)的策略,给了我们一个教训。”

DeepSeek 的低调风格与 OpenAI、Anthropic 的高调营销形成鲜明对比,但技术实力却毫不逊色。开源 + 高效计算 + 商业友好,使其成为全球 AI 竞赛中的一匹黑马。

🎯如何体验 DeepSeek-V3-0324

官网:https://chat.deepseek.com/ (关闭深度思考)

Openrouter:https://openrouter.ai/chat?models=deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free

开源地址:https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324

Mac Studio 用户:利用可运行 4-bit 量化版,20 tokens/s 流畅推理。

DeepSeek-V3的突然发布,延续了团队一贯的节奏——正如去年圣诞节推出V3后迅速迭代R1的部署模式。如今V3的亮相,无疑为传闻中4月面世的R2版本奏响了序曲。

当前中美AI竞争格局正在发生深刻变化。短短数月间,两国技术差距已从行业预估的1-2年急剧缩短至3-6个月,某些领域甚至呈现中国领跑态势。这种快速追赶的背后,是中国企业在算力受限环境下锤炼出的独特竞争力——通过算法优化和工程创新,在有限硬件条件下实现卓越性能。

DeepSeek 的崛起证明:开源 AI 正在改变游戏规则!

未来全球AI主导权的角逐已进入全新阶段,这场关乎技术话语权的竞争,或将重新定义世界创新格局。历史正在见证这场静默而深刻的变革。

### DeepSeek 的介绍、功能、特点及评价 #### 一、DeepSeek 的概述 DeepSeek 是一种先进的型语言模型,广泛应用于教育、科研和技术领域。其核心目标是通过强的自然语言处理能力和多模态数据解析能力,解决复杂的现实问题[^1]。 #### 二、DeepSeek 的功能与特点 1. **数据分析能力** - DeepSeek 提供了卓越的数据分析工具,可以快速处理海量的教学数据并提取有价值的信息。这种能力使其成为教学评价中的重要组成部分[^1]。 2. **智能化评估模块** - 基于 Transformer 架构的改进版本(如 MLA 和 MoE),DeepSeek 能够实现精准的学生学习行为预测和教学质量评估[^2]。 3. **个性化反馈机制** - 针对学生的学习情况,DeepSeek 可提供个性化的建议和支持,帮助教师调整教学策略以满足不同学生的需求。 4. **高性能架构设计** - DeepSeek-V3 使用了 685B 参数规模的混合专家 (MoE) 架构,并集成了 sigmoid 路由方法来选择最合适的专家子网络参与计算。这样的设计极地增强了模型的稀疏性和效率[^3]。 5. **多语言编程支持** - 在编程任务中,DeepSeek 表现出色,尤其在 C++、Go、Java、JavaScript、Python 和 Rust 等主流编程语言的支持上。相比于前一代产品,DeepSeek-V3 将编程成功率从 17% 提升至 48%,显示出显著的进步[^3]。 6. **开源生态建设** - DeepSeek 不仅提供了高质量的技术解决方案,还积极拥抱开放源码文化,鼓励全球开发者共同贡献和完善该平台。这促进了技术创新和社会协作精神的发展[^3]。 #### 三、对 DeepSeek 的评价 总体而言,DeepSeek 得到了学术界和工业界的普遍认可。特别是在 Aider 多语言编程评测以及 LiveBench 基准测试中,它均取得了优异的成绩,证明了自己的实力。此外,高达 98.7% 的代码编辑格式正确率进一步体现了其可靠性[^3]。 以下是 Python 实现的一个简单示例,展示如何调用 DeepSeek API 进行文本生成: ```python import deepseek as ds def generate_text(prompt, max_length=100): model = ds.Model('deepseek-v3') output = model.generate( prompt=prompt, max_new_tokens=max_length ) return output if __name__ == "__main__": result = generate_text("Explain the concept of artificial intelligence.") print(result) ```
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