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DeepSeek-V3是什麼？

DeepSeek-V3是DeepSeek公司開發的一款先進的混合專家（MoE）語言模型。

這款模型預計在2024年12月發布，它擁有龐大的規模，總參數量達到6710億個，每個token）會啟用370億個參數，這讓它在保持高效能的同時，也能夠進行高效的推論。

這款架構讓它在推理、編碼和多語言任務等領域的表現優於許多當代模型，它透過專有框架和大型運算叢集，在多樣化的資料集上進行訓練。

DeepSeek-V3是一款頂尖的大型語言模型，它有許多優點：

DeepSeek-V3採用了「專家混合模型」的設計。這個架構包含多頭潛在注意力（Multi-Head Latent Attention, MLA）和無輔助損失的負載平衡等創新，讓模型在訓練時能夠擴展規模、有效利用參數，同時不影響其功能。

這款模型在複雜推理、數學、編碼和一般邏輯方面展現出強大的能力。在程式碼補全、分析和多語言理解的基準測試中，它都超越了許多同時代的產品，使其非常適合要求嚴苛的人工智慧工作流程。

DeepSeek-V3 的推論速度最高可達每秒 60 個 token ，比前一代的DeepSeek-V2 快了三倍。這種高效率讓它在即時應用中也能快速處理，同時還能保持 API 的相容性。

DeepSeek-V3完全開源，在 GitHub 等平台上提供模型權重、程式碼和技術論文。這種開放性促進了研究、開發和整合到各種專案中，沒有任何專有限制。

這三款模型代表了 DeepSeek AI 模型產品線的發展進程，首先是V3 ，這是一款高效能的基礎模型，預計在 2024 年底發布；接著是 R1 和 R2，這兩款是專為推理設計的模型，預計在 2025 年發布。以下是這三款 AI 模型的詳細比較：

面向	DeepSeek-V3	DeepSeek-R1	DeepSeek-R2
建築學	多頭潛在注意力機制	以推理為核心，搭配多階段的強化學習訓練	混合式專家模型，具備自適應縮放與動態分配功能
總參數	六千七百一十億	沒寫清楚	1.2兆
上下文長度	最多128K個詞元	最多64K個詞元	最多128K個詞元
主要優勢	邏輯思考、程式設計、多語言能力	邏輯推理、數學、自驗證編碼和長篇的CoT（Chain of Thought）	多語言推理、程式碼生成、多模態任務、真實世界代理
效率	每個token有37B個啟用參數；每秒最多可處理60個詞元。	比V3更快，內容和邏輯處理速度都更快；部署效率更高	比R1快30%；比GPT-4o便宜97%；詞元數少30%

要使用DeepSeek-V3，最好的方式是透過HIX AI 。這是一個多合一的平台，提供流暢、免費的DeepSeek模型使用體驗。此外，它還整合了其他熱門模型，例如GPT-5 、 Claude Opus 4.1 、 Gemini 2.5 Pro 、 GPT-4 、 Claude 3.7 Sonnet等等。

首先，請前往HIX AI聊天頁面。然後，您可以選擇DeepSeek-V3 AI 模型，即可免費開始互動。享受輕鬆無憂的體驗，處理編碼、數學和創意發想等任務！

DeepSeek-V3是由DeepSeek AI 開發的一款先進的開源LLM ，採用混合專家 (MoE) 架構，總共包含 6710 億個參數，專為編碼、推理和自然語言生成等高效高性能任務而設計。

DeepSeek-V3達到了具有競爭力的基準，通常在數學推理和代碼生成等領域與GPT-4 ，同時由於其稀疏的 MoE 設計（每個查詢僅激活一部分參數）而部署起來更具成本效益。

它引入了一種多頭潛在註意力機制來提高效率，並引入了一種新穎的 MoE 路由策略來增強可擴展性，使其能夠以比密集變壓器模型更低的計算開銷處理複雜任務。

是的， DeepSeek-V3在寬鬆的 MIT 許可下公開可用，可免費用於商業和研究，但用戶應查看模型卡以獲取任何使用指南或微調建議。