deepseek v3

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deepseekv3官网,本地部署,下载,api,参数规模达6710亿，性能媲美闭源巨头的开源大模型

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。

DeepSeek官网:

deepseekapi官网:

https://platform.deepseek.com/

说明:api支持deepseekv3

deepseekr1

api调用文档教程:https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/

DeepSeekr1本地部署教程

https://feizhuke.com/deepseek-r1-bendibushu.html

deepseekr1开源项目官网:

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1

deepseekv3开源项目官网:

https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3

扫码下载deepseekapp: 

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。

DeepSeek

几天前，总部位于中国杭州的DeepSeek发布推理模型R1，在性能逼近OpenAIo1正式版的同时，推理成本却仅为后者的几十分之一。

外媒称,DeepSeek大模型以极低成本（600万美元）和少量芯片（2000块）实现了与OpenAI等巨头相媲美的性能，挑战了“唯有科技巨头才能研发尖端AI”的行业共识。

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

0.5元(5)

0.1元

2元(5)

1元

8元(5)

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2025-02-0824:00，所有用户均可享受DeepSeek-V3API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

DeepSeekAPI使用与OpenAI兼容的API格式，通过修改配置，您可以使用OpenAISDK来访问DeepSeekAPI，或使用与OpenAIAPI兼容的软件。

PARAM

VALUE

base_url *       

https://api.deepseek.com

api_key

applyforan APIkey

*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APIkey之后，你可以使用以下样例脚本的来访问DeepSeekAPI。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

curlhttps://api.deepseek.com/chat/completions

-H“Content-Type:application/json”

-H“Authorization:Bearer”

-d‘{

“model”:“deepseek-chat”,

“messages”:[

{“role”:“system”,“content”:“Youareahelpfulassistant.”},

{“role”:“user”,“content”:“Hello！”}

],

“stream”:false

}’

python

PleaseinstallOpenAISDKfirst:`pip3installopenai`

fromopenaiimportOpenAI

client=OpenAI(api_key=””,base_url=”https://api.deepseek.com”)

response=client.chat.completions.create(

model=”deepseek-chat”,

messages=[

{“role”:“system”,“content”:“Youareahelpfulassistant”},

{“role”:“user”,“content”:“Hello”},

],

stream=False

)

print(response.choices[0].message.content)

nodejs

//PleaseinstallOpenAISDKfirst:`npminstallopenai`

importOpenAIfrom“openai”;

constopenai=newOpenAI({

baseURL:‘https://api.deepseek.com’,

apiKey:‘’

});

asyncfunctionmain(){

constcompletion=awaitopenai.chat.completions.create({

messages:[{role:“system”,content:“Youareahelpfulassistant.”}],

model:“deepseek-chat”,

});

console.log(completion.choices[0].message.content);

}

main();

DeepSeekV3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DeepSeekR1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H800GPU小时完成完整训练

–预训练阶段消耗266.4万H800GPU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-benchhard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HuggingFace模型权重下载

–提供多种本地运行方案：

*DeepSeek-InferDemo

*SGLang

*LMDeploy

*TensorRT-LLM

*vLLM

–兼容多种硬件平台：

*AMDGPU

*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。

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