內容目錄內容目錄DeepSeek-V3正式發布性能對齊海外頭部型 3國內頭部自研開源型創新引入訓練新策略 4引入無輔助損失的載衡策略，提高模型能 4設立多token預測訓練標MTP，增加訓練信號密度 5結合監督微調和強學后訓練，性能比肩先源模型 6SFT和RL幫助模型調生成策略，新任務應力提升 6SFT和RL的結合，顯提升多個基準測試能 8完整訓練僅需278.8萬H800GPU小時，高性價比求普惠AGI 8風險提示 9圖表目錄圖表目錄圖1.DeepSeek發布DeepSeek-V3模型 3圖2.DeepSeek-V3及其類產品的基準性能較 3圖3.DeepSeek-V3的基架構 4圖4.無輔助損失的平衡略的消融結果 5圖5.多token預測（MTP）策略的消融結果 6圖6.DeepSeek-V3展示題時的CoT 7圖7.DeepSeek-V3實際出結果 7圖8.DeepSeek-V3與其代表性模型的對比 8圖9.MMLUReduxZeraEval得分vs.輸入API價格（￥/1M9DeepSeek-V3正式發布，性能對齊海外頭部模型DeepSeek-V31226日，深度求索DeepSeek發布了其DeepSeek-V3（MoE）671B14.8Ttoken圖圖1.DeepSeek發布DeepSeek-V3模型數據來源：DeepSeek-V3模型官方，DeepSeek-V3DeepSeek發DepSeek3多項評測成績超越了en2.7B和Ll3.10B以及Caude3net2H5（EDepSek-V3的51.6%圖圖2.DeepSeek-V3及其同類產品的基準性能比較數據來源：DeepSeek官網，國內頭部自研開源模型，創新引入訓練新策略DeepSeek-V3的基礎架構仍在Transformer（Multi-HeadLatentAttentionMLA）DeepSeekMOE（DeepSeek）DeepSeek-V2KV）圖3.DeepSeek-V3基架構 數據來源：DeepSeek官網，引入無輔助損失的負載均衡策略，提高模型性能DeepSeek-V3的基本架構與DeepSeek-V2但在DeepSeek-V3中額外引入了無輔助損失的負載均衡策略（auxiliary-loss-freeoadbaacngaeg,（otoenueoadbanc）（load（auxiliaryloss）來促使負載平衡，生負面影響。此次DeepSeek-V3）無輔損的衡略消融果 數據來源：DeepSeek官方，（Aux-Loss-Free）tokenMTP，增加訓練信號的密度DeepSeek-V3token（multi-tokenpredictionraegy，簡稱TP。在傳統的語言模型訓練中，通常是逐個預測下一個單詞（nexokenpedcoP生成的文本更加流暢、合理，而不是僅僅局限于逐個單詞的生成，缺乏對整體的規劃。圖5.多token預（MTP）略的融果 數據來源：DeepSeek官方，注：從表格來看，使用MTP策略的基準模型在性能上有所提升，不同任務和不同規模的模型提升幅度有所不同。結合監督微調和強化學習后訓練，性能比肩領先閉源模型在DeepSeek-V3后訓練過程中，DeepSeek結合了監督微調（SupervisedFine–（ecetLarnSFTRLDeepSeek-v3在SFT和RL環節分別進行了優化，模型適應能力提升明顯。SFT題等DeepSeek-R1DeepSeek-V2.5在RL訓練中，DeepSeek采用了基于規則和基于模型的獎勵模型（rewardode，DeepSeek-V3SFTChanofThouhCT（rewardhacking）圖6.DeepSeek-V3示題的CoT 數據來源：DeepSeek-V3模型官方，SFTRL成合理的輸出。圖7.DeepSeek-V3際出果 數據來源：DeepSeek-V3模型官方，SFTRLSFTRLMMLUDROPGPQADeepSeek-V3SFTRL圖8.DeepSeek-V3其代性模的比 數據來源：DeepSeek官方，8K1000DeepSeek-V3278.8H800GPU小時，高性價比AGIDeepSeek-V3278.8H800GPUDeepSeek-V3FP8FP8明，DeepSeek-V3是目前最強的開源模型，性能可與閉源模型如GPT-4o-0513和Claude-3.5-Sonnet-1022相媲美。DeepSeek-V3DeepSeek-V2在DeepSeekDeepSeek-V3DeepSeekV2DeepSeek-V3更新上線，DeepSeek-V3模型API服務定價也將調整為每百萬輸入tokens0.5（緩存命中/2（緩存未命中s8元圖9.MMLUReduxZeraEval分vs.輸入API格（￥/1M數據來源：DeepSeek官網，DeepSeekTransformer風險提示技術迭代不及預期的風險：若AI技術迭代不及預期，NLP模型優化受限，則相關產業發展進度會受到