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」

DeepSeek V3-0324升级,实测表现出色

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”。

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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。

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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