DeepSeek 模型的演變：DeepSeek-V3 與 DeepSeek-V3-0324

DeepSeek 模型的演變：DeepSeek-V3 與 DeepSeek-V3-0324

DeepSeek AI 團隊持續精進其旗艦語言模型，DeepSeek-V3-0324（於 2025 年 3 月發布）相較於原始的 DeepSeek-V3（2024 年 12 月）代表了一次重大升級。這兩個模型都採用了專家混合（MoE）架構，但在性能、可及性和技術優化上有所不同。

核心架構差異

特徵	DeepSeek-V3	DeepSeek-V3-0324
總參數	671B	685B
活躍參數	每個標記 37B	每個標記 37B
訓練數據	14.8T 標記	擴展的 MIT 授權語料庫
推理速度	約 20 標記/秒（在高端 GPU 上）	優化為即時響應
授權	自訂	MIT

V3-0324 更新引入了增強的負載平衡技術和量化支持，使其能在消費級硬體上更快部署，例如 Apple 的 M3 Ultra Mac Studio（達到 >20 標記/秒）。

性能改進

• 推理與編碼：早期用戶報告 V3-0324 在前端設計任務和數學問題解決上超越 Claude 3.7 Sonnet，且無需專門提示。
• 多模態準備：V3-0324 包含架構改進，以便未來進行多模態整合，與其前身不同。
• 開源承諾：與 V3 的限制性授權不同，V3-0324 的 MIT 授權允許商業使用和修改。

可及性與部署

• 免費訪問：兩個模型都可以通過 OpenRouter 獲得，但 V3-0324 提供擴展的免費層限制（131,072 上下文窗口）。
• 本地部署：V3-0324 的 4 位量化版本將磁碟空間從 641GB 減少到 352GB，使其適合高端本地設置。
• API 兼容性：V3-0324 保持與 V3 的 API 端點的向後兼容性，遷移所需的代碼調整最小。

使用案例建議

• V3-0324：適合需要快速迭代的商業應用（例如，即時編碼助手）或需要開源靈活性的專案。
• 原始 V3：適合已經與舊 API 價格結構（$0.27/M 輸入標記）整合的舊系統。

V3-0324 的發布反映了 DeepSeek 的策略，旨在使先進的 AI 民主化，同時縮小與 GPT-4 等專有模型的性能差距。開發者讚揚其在低延遲場景中的速度與能力平衡。

對於計算密集型任務，考慮使用雲解決方案，如 LightNode 來優化推理成本。