DeepSeek新版模型正式发布，技术大佬们都转疯了！

延续便宜大碗特点的基础之上，DeepSeek V3发布即完全开源，直接用了53页论文把训练细节和盘托出的那种。

怎么说呢，QLoRA一作的一个词评价就是：优雅。

具体来说，DeepSeek V3是一个参数量为671B的MoE模型，激活37B，在14.8T高质量token上进行了预训练。

在多项测评上，DeepSeek V3达到了开源SOTA，超越Llama 3.1 405B，能和GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet等TOP模型正面掰掰手腕——

而其价格比Claude 3.5 Haiku还便宜，仅为Claude 3.5 Sonnet的9%。

更重要的是，大家伙儿还第一时间在论文中发现了关键细节：

DeepSeek V3整个训练过程仅用了不到280万个GPU小时，相比之下，Llama 3 405B的训练时长是3080万GPU小时（p.s. GPU型号也不同）。

直观地从钱上来对比就是，训练671B的DeepSeek V3的成本是557.6万美元（约合4070万人民币），而只是训练一个7B的Llama 2，就要花费76万美元（约合555万人民币）。

OpenAI创始成员Karpathy对此赞道：

Meta科学家田渊栋也惊叹DeepSeek V3的训练看上去是“黑科技”：

先来看官方说法，新模型这次主要有以下几个特点：

首先从模型能力来看，其评测跑分不仅超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等开源模型，甚至还和一些顶尖闭源模型（如GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet）不分伯仲。

从实际响应来看，其生成速度提升了3倍，每秒生成60个tokens。

在又快又好的同时，DeepSeek V3的API价格也被打下来了。

单论价格，正如一开始提到的，它几乎是Claude 3.5 Sonnet的1/53（后者每百万输入3美元、输出15美元）。

而如果要平衡性能和成本，它成了DeepSeek官方绘图中唯一闯进“最佳性价比”三角区的模型。

对了，DeepSeek这次还搞了一个45天优惠价格体验期，也就是在2025年2月8日之前，所有用户使用DeepSeek V3 API的价格分别下降了80%（输入命中）、50%（输入未命中），75%（输出）。

最后，官方此次一同开源了原生FP8权重，并提供了从FP8到BF16的转换脚本。

具体而言，SGLang和LMDeploy这两个框架已支持FP8推理，另外两个框架TensorRT-LLM和MindIE则支持BF16推理（适合需要更高精度的场景）。

目前普通用户可以通过官网（chat.deepseek.com）与DeepSeek V3展开对话，API也已同步更新，接口配置无需改动。

知名AI博主AK亲测，只需几行代码就能将它部署到Gradio。

Okk，话说到这里，我们直接来看一些实测效果吧。

这第一关，来自首位全职提示词工程师Riley Goodside。

新题为“Which version is this?”，考察模型对自身版本的理解。接受考验的选手除了DeepSeek V3，还有Claude、Gemini、ChatGPT和Grok。

先说结论，按Riley的说法，这几位的回答主打“各不相同”，不过DeepSeek V3完全答对了。

Claude 3.5 Sonnet也对其版本了如指掌——不仅说对了版本号（许多用户非官方地称这个版本为3.5.1或3.6），还给出了发布月份。

（不过Claude 3.5 Haiku出错了，误识别为Claude 3 Haiku。）

不过后面几位选手就开始各种出错了，尤其是ChatGPT和Grok。

ChatGPT要么给出模糊答案（基于GPT-4架构），要么直接自信给出错误版本，总之处于比较懵圈的状态。

而Grok更是独特，理论倒是一套一套，但就是不说自己的版本。（除非直接问它是哪个Grok模型）

除此之外，一些网友还进行了更多测试。

比如这位Tom小哥惊讶表示，DeepSeek V3无需开发者详细解释，就能“诡异”理解整个项目。

他唯一做的，就是告诉DeepSeek V3最终目标是什么。

当然，老规矩还是要测一下数草莓中的“r”以及“9.9和9.11哪个大”这种行业难题。(doge）

很欣慰，这次它都答对了，而且答案和分析过程都没问题。

最后，还有人直接将4个M4 Mac mini堆叠在一起来运行DeepSeek V3了……

唯一值得遗憾的是，当前版本的DeepSeek V3暂不支持多模态输入输出。

测试完毕，我们继续掰开论文细节。先来看最受关注的预训练部分：

官方介绍，通过在算法、框架和硬件方面的协同优化，DeepSeek V3的训练成本变得非常经济。

预训练阶段，在每万亿token上训练DeepSeek V3仅需要18万GPU小时，就是说，在官方2048卡集群上，3.7天就能完成这一训练过程。

研发团队用了不到2个月的时间就完成了DeepSeek V3的预训练，耗费了266.4万GPU小时，再加上上下文长度扩展的11.9万GPU小时，和后训练的5000 GPU小时，总训练成本为278.8万GPU小时。

假设GPU租赁价格为每GPU小时2美元，那成本换算过来就是557.6万美元。

所以，具体是什么样的协同优化？

官方标注了几个重点：

首先，架构方面，DeepSeek V3采用了创新的负载均衡策略和训练目标。

研发团队在DeepSeek-V2架构的基础上，提出了一种无辅助损失的负载均衡策略，能最大限度减少负载均衡而导致的性能下降。

具体而言，该策略为MoE中的每个专家引入了一个偏置项（bias term），并将其添加到相应的亲和度分数中，以确定top-K路由。

研发团队还证明，多Token预测目标（Multi-Token Prediction，MTP）有利于提高模型性能，可以用于推理加速的推测解码。

预训练方面，DeepSeek V3采用FP8训练。研发团队设计了一个FP8混合精度训练框架，首次验证了FP8训练在极大规模模型上的可行性和有效性。

论文中还提到了跨节点MoE训练中的通信瓶颈问题。解决策略包括，设计DualPipe高效流水线并行算法：在单个前向和后向块对内，重叠计算和通信。

这种重叠能确保随着模型的进一步扩大，只要保持恒定的计算和通信比率，就仍然可以跨节点使用细粒度专家，实现接近于0的all-to-all通信开销。

另外，研发团队还开发了高效的跨节点all-to-all通信内核等。

后训练方面，DeepSeek V3引入了一种创新方法，将推理能力从长思维链模型（DeepSeek R1）中，蒸馏到标准模型上。这在显著提高推理性能的同时，保持了DeepSeek V3的输出风格和长度控制。

其他值得关注的细节还包括，DeepSeek V3的MoE由256个路由专家和1个共享专家组成。在256个路由专家中，每个token会激活8个专家，并确保每个token最多被发送到4个节点。

DeepSeek V3还引入了冗余专家（redundant experts）的部署策略，即复制高负载专家并冗余部署。这主要是为了在推理阶段，实现MoE不同专家之间的负载均衡。

最后，来看部分实验结果。

大海捞针实验：

可以看到，在各项基准测试中，DeepSeek V3在开源模型中达到SOTA。

新版本模型引爆热议，更多有关DeepSeek及其背后团队的信息也被关注到。

其中，贾扬清还透露了与DeepSeek团队早年的相处细节。

当时是2019年，他正打算向团队推荐一个AI云解决方案，并试图说服这群人：

有意思的是，团队表示这些东西他们早已实践了多年，并转而让他帮忙向一些大学实验室捐赠算力资源。

当然最后也确实帮上忙了，而贾扬清也再次感叹：

最最后，除了本次官方公布的测试结果，Imsys匿名竞技场也出来提前预热了。