2025年3月24日,人工智能領(lǐng)域迎來了一次重磅更新——DeepSeek 正式發(fā)布了新一代模型 DeepSeek V3–0324,并繼續(xù)秉持開源精神,完整開放模型參數(shù)和權(quán)重。 這一版本在編程能力與復(fù)雜推理任務(wù)中表現(xiàn)尤為出色,但同時(shí)也引發(fā)了關(guān)于“AI 性格變了”的熱議。目前 Reddit 評(píng)論區(qū)已經(jīng)熱鬧到爆,討論如潮,幾乎可以用“現(xiàn)象級(jí)”來形容這場(chǎng)模型更新帶來的沖擊。
一、什么是 DeepSeek V3–0324?
DeepSeek V3–0324 是對(duì)前代 DeepSeek V3(于2023年12月24日發(fā)布) 的一次重要更新。雖然官方尚未詳細(xì)介紹其架構(gòu)和機(jī)制,但社區(qū)已經(jīng)開始熱烈討論它的亮點(diǎn):
擁有 685B 參數(shù),為Mixture of Experts(MoE)架構(gòu)
已于 Hugging Face 上開源,模型權(quán)重全面開放
命名中的“0324”代表發(fā)布日期(2025年3月24日)
這一版本被視為 DeepSeek 在通用能力之外,進(jìn)一步發(fā)力編碼與推理領(lǐng)域的戰(zhàn)略升級(jí)。
二、性能表現(xiàn):編程高手,數(shù)理達(dá)人
DeepSeek V3–0324 的前端能力確實(shí)強(qiáng)悍,實(shí)測(cè)直接用我自己的網(wǎng)頁生成提示詞,毫無壓力,流暢又穩(wěn)定。雖然整體水平還沒達(dá)到 Claude-3.7 那種天花板級(jí)別的表現(xiàn),但別忘了——它便宜,真便宜!性價(jià)比直接拉滿。對(duì)開發(fā)者來說,這意味著可以更大膽地將 AI 融入前端工作流,尤其是在提示詞生成、界面邏輯輔助、甚至代碼自動(dòng)補(bǔ)全方面,都展現(xiàn)出了不俗的潛力。說真的,AI 編碼這波真要起飛了!
這個(gè)版本在數(shù)學(xué)能力上同樣實(shí)現(xiàn)了顯著提升,更是在多個(gè)關(guān)鍵維度展現(xiàn)出躍遷式的進(jìn)步。無論是基礎(chǔ)的算術(shù)運(yùn)算還是更復(fù)雜的代數(shù)求解,深度Seek V3-0324 的表現(xiàn)都更加準(zhǔn)確、穩(wěn)定,且具備更強(qiáng)的上下文理解能力。它能更好地解析數(shù)學(xué)問題中的語言描述,準(zhǔn)確識(shí)別變量、構(gòu)建公式,并給出清晰的解題過程。
用戶還普遍反饋其推理更清晰、指令遵循更自然、API 集成更順暢。變化雖然微妙,但帶來的影響卻實(shí)實(shí)在在。最初被視為一次“次要版本更新”,深度Seek V3-0324 正在悄然成為開源大模型領(lǐng)域最令人矚目的進(jìn)化之一。
從 Reddit 和 Hugging Face 社區(qū)的反饋來看,DeepSeek V3–0324 在多個(gè)方面性能提升明顯:
編程能力大幅增強(qiáng):尤其在 JavaScript 等語言上的表現(xiàn)尤為出色
復(fù)雜推理任務(wù)得心應(yīng)手:能夠解決如“旋轉(zhuǎn)形狀中的彈跳球”這樣的高難度問題
一位社區(qū)用戶稱贊道:
“它通過了‘旋轉(zhuǎn)形狀中的彈跳球’測(cè)試,這顯示了極強(qiáng)的推理能力?!?/span>
這種級(jí)別的推理性能,意味著它在應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜場(chǎng)景時(shí),具備更高的實(shí)用價(jià)值。
三、用戶體驗(yàn):性能升級(jí),卻不再“有性格”?
性能增強(qiáng)的同時(shí),也帶來了有趣的副作用——用戶覺得它變“冷”了。
編程更強(qiáng),推理更穩(wěn)
處理復(fù)雜任務(wù)更高效,邏輯更清晰
回復(fù)風(fēng)格更加機(jī)械、理性
缺乏上一版本那種“像朋友一樣”的交流體驗(yàn)
一位 Reddit 用戶評(píng)論道:
“新版本感覺不那么人性化了,輸出更機(jī)械化,之前的版本更像人類。”
這類反饋揭示了一個(gè)值得思考的問題:AI 是否也應(yīng)該有“個(gè)性”?性能與親和力之間,如何平衡?
四、如何體驗(yàn) DeepSeek V3–0324?
目前,用戶可以通過以下渠道免費(fèi)使用或下載該模型:
Hugging Face(開源下載)
模型鏈接:https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324 支持多種 tensor 類型,適合開發(fā)者本地部署
官方 Chat 平臺(tái)(免注冊(cè)體驗(yàn))
在線體驗(yàn)地址:https://chat.deepseek.com
?? 注意:截至目前,Hugging Face 上的技術(shù)文檔仍在持續(xù)更新中,更多細(xì)節(jié)敬請(qǐng)期待。
五、下一站:DeepSeek-R2 的預(yù)演?
很多觀察者推測(cè),DeepSeek V3–0324 很可能是即將到來的 DeepSeek-R2 的基礎(chǔ)模型。
回顧:V3 于 2023 年 12 月發(fā)布,隨后在 2024 年 1 月推出推理優(yōu)化版 R1
預(yù)測(cè):R2 或?qū)⒃?2025 年 4 月或 5 月上線,進(jìn)一步聚焦推理能力提升
這種“通用大模型 + 專項(xiàng)優(yōu)化版本”的迭代路線,正逐漸成為大型 AI 企業(yè)的重要策略。DeepSeek 正加速推進(jìn)其旗艦?zāi)P?DeepSeek-R2 的發(fā)布,計(jì)劃于 5 月前推出 R2/V4,全面強(qiáng)化推理、編碼與多模態(tài)能力,力求在多個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn) SOTA,超越 GPT、Claude、Grok、Gemini 等頂尖模型。其快速迭代節(jié)奏與技術(shù)野心,展現(xiàn)出對(duì)標(biāo)甚至反超 OpenAI 的意圖,尤其在 GPT-4.5 表現(xiàn)低于預(yù)期的背景下,DeepSeek 試圖憑借技術(shù)突破與成本優(yōu)勢(shì)登上全球最強(qiáng)模型之位。
六、DeepSeek-R2 的四大核心突破
目前 DeepSeek-R1 在功能調(diào)用、多輪對(duì)話、復(fù)雜角色扮演和 JSON 輸出等方面仍顯薄弱。為此,DeepSeek-R2 將通過拒絕采樣與異步評(píng)估等技術(shù)手段,提升軟件工程相關(guān)任務(wù)表現(xiàn),特別是在大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)場(chǎng)景中。盡管具體細(xì)節(jié)尚未公開,但新模型預(yù)計(jì)將在推理效率、成本控制、代碼生成與多語言能力等方面實(shí)現(xiàn)全面升級(jí),并在多模態(tài)處理上取得關(guān)鍵突破,進(jìn)一步邁向通用人工智能(AGI)。
1. 編程能力升級(jí) DeepSeek-R2 顯著提升了代碼生成質(zhì)量,擅長處理復(fù)雜邏輯與長代碼段,并支持高質(zhì)量的跨語言轉(zhuǎn)換。借助「動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜」技術(shù),模型能智能理解代碼與業(yè)務(wù)語義,在 Python 與 Java 等多語言框架整合場(chǎng)景中表現(xiàn)突出,自動(dòng)生成中間件與測(cè)試模板,重新定義 AI 輔助編程標(biāo)準(zhǔn)。
2. 多語言推理突破 在中文、西班牙語、阿拉伯語等非拉丁語系中,DeepSeek-R2 提供原生級(jí)支持。通過語系拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)編碼構(gòu)建共享語義空間,顯著提升小語種推理準(zhǔn)確率,解決 R1 存在的語言混合問題。
3. 推理效率優(yōu)化 延續(xù)“推理優(yōu)先”理念,DeepSeek-R2 通過動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡與跨節(jié)點(diǎn)并行,提升資源利用率、減少延遲并增強(qiáng)系統(tǒng)吞吐量。同時(shí)通過算法與硬件適配優(yōu)化,降低部署成本,實(shí)現(xiàn)更優(yōu)性價(jià)比。
4. 多模態(tài)理解能力 依托 DeepSeek 在智能硬件領(lǐng)域的布局,R2 有望整合文本、圖像、音頻與視頻數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的跨模態(tài)理解,支持復(fù)雜交互,為 AGI 奠定基礎(chǔ)。
七、DeepSeek-R2:沖刺“OpenAI”雙冠王,引爆開源新時(shí)代
試想一個(gè)場(chǎng)景:DeepSeek-R2 全面開源,并在性能上超越 GPT-5、Claude 3.7、Grok 3 和 Gemini 2.0。這將令整個(gè) AI 行業(yè)進(jìn)入前所未有的高速競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài),開源創(chuàng)新步入新黃金時(shí)代,行業(yè)巨頭與社區(qū)力量被迫全面加速演進(jìn)。很少有人會(huì)為這樣一場(chǎng)突如其來的“范式?jīng)_擊”做好準(zhǔn)備。
在這樣的背景下,DeepSeek-R2 憑借強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的推理能力、創(chuàng)新的 MoE 多模態(tài)架構(gòu)和高性價(jià)比的整體設(shè)計(jì),具備躋身全球頂尖陣營的潛力。雖然超越現(xiàn)有 SOTA 模型并非易事,但 DeepSeek-R2 已展現(xiàn)出強(qiáng)勁的上升勢(shì)能。
如今的 AI 競(jìng)賽已呈現(xiàn)出一種充滿活力的良性循環(huán):每當(dāng)開源模型接近最先進(jìn)水平,行業(yè)巨頭便快速發(fā)布新一代模型,而這又反過來激勵(lì)開源社區(qū)繼續(xù)突破。DeepSeek 的出現(xiàn),有望進(jìn)一步打破現(xiàn)有格局,引領(lǐng)技術(shù)與開源的雙向躍升。
不過,DeepSeek 能否真正重塑 AI 的未來,還取決于三個(gè)關(guān)鍵支柱:是否具備廣泛的真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景、是否能構(gòu)建極具生命力的開源生態(tài),以及是否擁有可持續(xù)的商業(yè)模式。這三者的合力,將決定其能否成為全球 AI 技術(shù)范式轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。
基于其技術(shù)特性與開源基因,DeepSeek 有望同時(shí)贏得“Open”與“AI”兩項(xiàng)榮譽(yù),真正成為新時(shí)代意義上的“OpenAI”。
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評(píng)論者 |
熱度 |
內(nèi)容 |
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JoSquarebox |
61 |
可能是為 R2 奠定基礎(chǔ)的更新 V3? |
mxforest |
62 |
與之前模式一致,V3 后是 R1,現(xiàn)在可能是 R2 的前奏,預(yù)計(jì) 4 月發(fā)布。 |
According_Humor_53 |
28 |
編碼能力有所提升,測(cè)試了 JavaScript,等待更多評(píng)價(jià)。 |
AppearanceHeavy6724 |
2 |
感覺像是 R1 和舊 V3 的混合,虛構(gòu)內(nèi)容上更喜歡舊版本。 |
nother_level |
5 |
新版本感覺不那么人性化,輸出更機(jī)械化,之前版本更像人類。 |
Think_Olive_1000 |
2 |
通過了“旋轉(zhuǎn)形狀中的彈跳球”任務(wù),顯示出強(qiáng)推理能力。 |
結(jié)論DeepSeek-V3-0324 是一個(gè)重要的模型更新,特別是在編碼和推理任務(wù)上表現(xiàn)優(yōu)異,但其輸出風(fēng)格的變化引發(fā)了部分用戶的爭(zhēng)議。未來,其是否會(huì)成為 DeepSeek-R2 的基礎(chǔ)值得關(guān)注,但目前信息有限,建議用戶關(guān)注后續(xù)的官方公告和社區(qū)基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果。
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參數(shù)名 |
說明 |
值 |
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模型類型 |
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架構(gòu) |
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Transformer 層數(shù) |
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隱藏層維度 |
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FFN 中間層維度 |
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激活函數(shù) |
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詞表大小 |
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參數(shù)名 |
說明 |
值 |
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注意力頭數(shù)量 |
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KV 頭數(shù)量(GQA) |
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QK 位置編碼維度 |
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非RoPE維度 |
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V 向量維度 |
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注意力 dropout |
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是否使用 Attention Bias |
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參數(shù)名 |
說明 |
值 |
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MoE 層頻率 (每隔幾層有一層 MoE) |
(每層都有MoE) |
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可用路由專家數(shù) |
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共享專家數(shù)量 |
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每個(gè) token 選中的專家數(shù) |
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MoE 分組數(shù) |
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每個(gè) token 選擇的分組數(shù)量 |
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MoE MLP 隱藏層大小 |
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Expert 打分函數(shù) |
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輔助損失權(quán)重 |
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參數(shù)名 |
說明 |
值 |
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最大上下文長度 |
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位置編碼類型 |
|
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yarn 縮放因子 |
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RoPE 基數(shù) |
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參數(shù)名 |
說明 |
值 |
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PyTorch 數(shù)據(jù)類型 |
|
|
量化方式 |
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精度格式 |
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參數(shù)名 |
說明 |
值 |
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起始 token ID |
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終止 token ID |
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啟用緩存 |
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是否共享詞向量 |
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