deepseek v3官网,本地部署,下载,api,新一代大规模语言模型的代表,比肩OpenAI o1正式版
简介
DeepSeek V3作为新一代大规模语言模型的代表,凭借其创新的架构设计和高效的训练策略,在人工智能领域树立了新的标杆。该模型采用混合专家(MoE)架构,拥有6710亿参数,其中每个token激活370亿参数,在保持卓越性能的同时实现了显著的计算效率提升。
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DeepSeek是啥?
DeepSeek,全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司,成立于2023年7月17日,是一家创新型科技公司,专注于开发先进的大语言模型(LLM)和相关技术。
去年12月DeepSeek-V3发布后,AI数据服务公司Scale AI创始人Alexander Wang就发帖称,DeepSeek-V3是中国科技界带给美国的苦涩教训。“当美国休息时,中国(科技界)在工作,以更低的成本、更快的速度和更强的实力赶上。”
不到一个月之后,今年1月20日,DeepSeek正式开源R1推理模型。
1月27日,DeepSeek应用登顶苹果美国地区应用商店免费App下载排行榜,在美区下载榜上超越了ChatGPT。同日,苹果中国区应用商店免费榜显示,DeepSeek成为中国区第一。把开源模型做到全球第一,和公司团队开发大模型“DeepSeek-V3”的科技创业者是来自广东湛江的梁文锋。
据DeepSeek介绍,其最新发布的模型DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩OpenAI o1正式版。
这一模型发布后,引发了海外AI圈众多科技大佬的讨论。例如,英伟达高级研究科学家Jim Fan就在个人社交平台上公开发表推文表示:“我们正身处这样一个历史时刻:一家非美国公司正在延续OpenAI最初的使命——通过真正开放的前沿研究赋能全人类。看似不合常理,但最有趣的结局往往最可能成真。”
为什么DeepSeek能出圈?
在硅谷,DeepSeek很早就被称作“来自东方的神秘力量”,也是网上热议的“杭州六小龙”之一。
真正让DeepSeek火出圈的是2024年12月26日,这家公司宣布上线并同步开源的 DeepSeek-V3模型,并公布了长达53页的训练和技术细节。
它以1/11的算力、仅2000个GPU芯片训练出性能超越GPT-4o的大模型。其总训练成本只有557.6万美元,而GPT-4o的约为1亿美元,使用25000个GPU芯片。双方的成本至少是10倍的差距。
在性能上,DeepSeek-V3在数学、代码能力和中文知识问答方面还超过了ChatGPT-4o。
国外独立测评机构Artificial Analysis测试后,发出了“超越了迄今为止所有开源模型”的惊叹;Meta科学家田渊栋感慨:“这是非常伟大的工作。”
“性价比”是商业社会中的制胜法宝之一,DeepSeek也因创新的模型架构和史无前例的性价比被称为“大模型界的拼多多”,引发字节、阿里、百度等大厂的大模型价格大战。
与DeepSeek-V3低成本训练一样令人惊叹的是DeepSeek的员工规模。
在团队配置上, DeepSeek团队只有139名研发人员,相比OpenAI拥有1200名研究人员,团队规模是DeepSeek的近乎9倍之多。
其中,算子、推理框架、多模态等研发工程师以及深度学习方面的研究人员共有约70人。比如前段时间的热门话题“雷军千万年薪挖95后天才AI少女”,这位“95后AI天才少女”罗福莉,就是DeepSeek开源大模型DeepSeek-V2的关键开发者之一。
OpenAI前政策主管、Anthropic联合创始人Jack Clark曾这样评价DeepSeek:“雇用了一批高深莫测的奇才”,还认为中国制造的大模型,“将和无人机、电动汽车一样,成为不容忽视的力量。”
模型 & 价格
下表所列模型价格以“百万 tokens”为单位。Token 是模型用来表示自然语言文本的的最小单位,可以是一个词、一个数字或一个标点符号等。我们将根据模型输入和输出的总 token 数进行计量计费。
模型 & 价格细节
模型(1) | 上下文长度 | 最大思维链长度(2) | 最大输出长度(3) | 百万tokens 输入价格 (缓存命中)(4) |
百万tokens 输入价格 (缓存未命中) |
百万tokens 输出价格 输出价格 |
---|---|---|---|---|---|---|
deepseek-chat | 64K | – | 8K | 0.1元 |
1元 |
2元 |
deepseek-reasoner | 64K | 32K | 8K | 1元 | 4元 | 16元(6) |
deepseek-chat
模型已经升级为 DeepSeek-V3;deepseek-reasoner
模型为新模型 DeepSeek-R1。- 思维链为
deepseek-reasoner
模型在给出正式回答之前的思考过程,其原理详见推理模型。 - 如未指定
max_tokens
,默认最大输出长度为 4K。请调整max_tokens
以支持更长的输出。 - 关于上下文缓存的细节,请参考DeepSeek 硬盘缓存。
- 表格中展示了优惠前与优惠后的价格。即日起至北京时间 2025-02-08 24:00,所有用户均可享受 DeepSeek-V3 API 的价格优惠。 在此之后,模型价格将恢复至原价。DeepSeek-R1不参与优惠。
deepseek-reasoner
的输出 token 数包含了思维链和最终答案的所有 token,其计价相同。
扣费规则
扣减费用 = token 消耗量 × 模型单价,对应的费用将直接从充值余额或赠送余额中进行扣减。 当充值余额与赠送余额同时存在时,优先扣减赠送余额。
产品价格可能发生变动,DeepSeek 保留修改价格的权利。请您依据实际用量按需充值,定期查看此页面以获知最新价格信息。
首次调用 API
DeepSeek API 使用与 OpenAI 兼容的 API 格式,通过修改配置,您可以使用 OpenAI SDK 来访问 DeepSeek API,或使用与 OpenAI API 兼容的软件。
PARAM | VALUE |
---|---|
base_url * | https://api.deepseek.com |
api_key | apply for an API key |
* 出于与 OpenAI 兼容考虑,您也可以将 base_url
设置为 https://api.deepseek.com/v1
来使用,但注意,此处 v1
与模型版本无关。
* deepseek-chat
模型已全面升级为 DeepSeek-V3,接口不变。 通过指定 model='deepseek-chat'
即可调用 DeepSeek-V3。
* deepseek-reasoner
是 DeepSeek 最新推出的推理模型 DeepSeek-R1。通过指定 model='deepseek-reasoner'
,即可调用 DeepSeek-R1。
调用对话 API
在创建 API key 之后,你可以使用以下样例脚本的来访问 DeepSeek API。样例为非流式输出,您可以将 stream 设置为 true 来使用流式输出。
curl
curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
-H “Content-Type: application/json” \
-H “Authorization: Bearer <DeepSeek API Key>” \
-d ‘{
“model”: “deepseek-chat”,
“messages”: [
{“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant.”},
{“role”: “user”, “content”: “Hello!”}
],
“stream”: false
}’
python
# Please install OpenAI SDK first: `pip3 install openai`
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key=”<DeepSeek API Key>”, base_url=”https://api.deepseek.com”)
response = client.chat.completions.create(
model=”deepseek-chat”,
messages=[
{“role”: “system”, “content”: “You are a helpful assistant”},
{“role”: “user”, “content”: “Hello”},
],
stream=False
)
print(response.choices[0].message.content)
nodejs
// Please install OpenAI SDK first: `npm install openai`
import OpenAI from “openai”;
const openai = new OpenAI({
baseURL: ‘https://api.deepseek.com’,
apiKey: ‘<DeepSeek API Key>’
});
async function main() {
const completion = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: “system”, content: “You are a helpful assistant.” }],
model: “deepseek-chat”,
});
console.log(completion.choices[0].message.content);
}
main();
DeepSeek V3 测评
DeepSeek-V3:革新性混合专家模型的开源典范
核心技术突破
DeepSeek-V3在DeepSeek-V2的基础上进行了多项创新性改进:
1. 架构优化
– 采用经过验证的多头潜在注意力机制(MLA)
– 优化DeepSeekMoE架构,提升模型表达能力
– 创新性地提出无辅助损失负载均衡策略,有效降低性能损耗
2. 训练效率提升
– 开发FP8混合精度训练框架,首次在大规模模型上验证其可行性
– 实现算法-框架-硬件的协同优化,突破跨节点MoE训练通信瓶颈
– 达到计算与通信的近乎完全重叠,显著提升训练效率
3. 性能增强
– 引入多token预测(MTP)训练目标,提升模型推理能力
– 采用创新的知识蒸馏技术,将DeepSeek R1系列的推理能力迁移至DeepSeek-V3
– 整合验证和反思机制,显著增强模型推理性能
卓越的训练效能
DeepSeek-V3展现了前所未有的训练效率:
– 仅需278.8万H800 GPU小时完成完整训练
– 预训练阶段消耗266.4万H800 GPU小时,处理14.8万亿tokens
– 后续训练仅需0.1万GPU小时
– 训练过程稳定,全程无不可恢复的损失峰值或回滚
性能表现
DeepSeek-V3在多个基准测试中展现出卓越性能:
– 数学推理:GSM8K、MATH等基准测试领先
– 代码生成:HumanEval等测试表现优异
– 综合能力:MMLU、BIG-bench hard等评估中表现突出
– 多语言理解:在英文、中文及多语言任务中均取得优异成绩
部署与应用
DeepSeek-V3提供灵活的部署方案:
– 支持Hugging Face模型权重下载
– 提供多种本地运行方案:
* DeepSeek-Infer Demo
* SGLang
* LMDeploy
* TensorRT-LLM
* vLLM
– 兼容多种硬件平台:
* AMD GPU
* 华为昇腾NPU
行业影响与贡献
DeepSeek-V3的开源具有重要战略意义:
– 为AI社区提供了强大的基础模型
– 推动了大规模语言模型技术的发展
– 降低了先进AI技术的应用门槛
– 促进了产学研各界的协作创新
结语
DeepSeek-V3凭借其创新的架构设计、高效的训练策略和卓越的性能表现,不仅超越了现有开源模型,更达到了与领先闭源模型相当的水平。这一突破性成果不仅展现了DeepSeek团队的技术实力,更为人工智能领域的发展注入了新的活力。通过开源共享,DeepSeek-V3将为更广泛的研究和应用提供坚实基础,推动AI技术向着更高效、更智能的方向持续演进。
数据评估
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