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671B
模型參數數量
DeepSeek
附屬組織
開源
許可證類型
2025-09-29
發佈時間
模型簡介
Deepseek V3 系列機型的最新實驗版本。
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語言理解能力
能夠理解複雜的上下文並產生邏輯上的連貫句子，儘管偶爾會在音調控制中脫離。
8.0
知識覆蓋範圍
擁有主流學科的核心知識，但對尖端跨學科領域的覆蓋範圍有限。
8.9
推理能力
無法維持連貫的推理鏈，通常會導致因果關係或錯誤估計。
6.3
模型比較
DeepSeek-V3.2-Exp vs Qwen2.5-7B-Instruct
與Qwen2一樣，Qwen2.5語言模型支援高達128K個tokens，並且可以生成高達8K個tokens。它們還持續支援超過29種語言，包括中文、英文、法文、西班牙文、葡萄牙文、德文、義大利文、俄文、日文、韓文、越南文、泰文、阿拉伯文等。
DeepSeek-V3.2-Exp vs Spark-X1
科大訊飛發佈的推理模型Spark X1，在國內數學任務領先的基礎上，針對推理、文本生成和語言理解等通用任務的表現，對標OpenAI的o1和DeepSeek的R1。
相關模型
DeepSeek-V3.2
Deepseek V3系列模型的最新版本。
DeepSeek-R1-0528
最新版本的 Deepseek R1。
DeepSeek-V3-0324
DeepSeek-V3 在多項評估中超越 Qwen2.5-72B 與 Llama-3.1-405B 等開源模型，性能媲美 GPT-4 與 Claude-3.5-Sonnet 等頂尖閉源模型。
DeepSeek-R1-0528
Deepseek R1 的最新版本。
DeepSeek-V2-Chat-0628
DeepSeek-V2 是一種強大的混合專家模型（Mixture-of-Experts），其特點是訓練成本經濟且推理高效。它總共有2360億個參數，每次生成每個標記時激活其中的210億個參數。與DeepSeek 67B相比，DeepSeek-V2 性能更強，同時節省了42.5%的訓練成本，將KV緩存減少93.3%，並將最大生成吞吐量提高到5.76倍。
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