DeepSeek-V3 通过结合架构改进、优化的训练策略和高效的资源利用，在性能上超越了其他 AI 模型。该模型基于 Transformer 架构，但引入了一些关键修改，在不显著增加计算成本的情况下提升了性能。例如，DeepSeek-V3 使用了改进的注意力机制，减少了自注意力层中的冗余计算。通过实现分组查询注意力（grouped-query attention），模型以分组方式处理查询，从而降低内存使用、加速推理时间，同时保持准确性。与依赖标准多头注意力（multi-head attention）的 GPT-3.5 等模型相比，这种方法能够更有效地处理更长的输入序列，尤其是在需要保留数千个 token 上下文的任务中。
DeepSeek-V3 的另一个优势源于其训练方法。该模型在一个精心策划的数据集上进行训练，该数据集平衡了领域特定数据和通用数据。例如，在代码生成任务中，训练数据不仅包括开源仓库，还包括强调边缘案例和罕见编程模式的合成生成示例。这种有针对性的方法提高了模型在利基场景中的泛化能力。此外，DeepSeek-V3 采用了动态课程学习（dynamic curriculum learning），其中训练示例的难度逐步增加。与 LLaMA 等模型使用的静态训练方案不同，这种方法有助于模型在处理复杂问题之前学习基础模式，从而减少在数学推理或逻辑推理等任务中的错误。
最后，DeepSeek-V3 通过融合核操作（fused kernel operations）和内存高效的梯度检查点（memory-efficient gradient checkpointing）等技术优化硬件利用率。这些优化减少了训练和推理过程中的计算开销。例如，融合核将多个 GPU 操作（如矩阵乘法和激活函数）合并到单个核调用中，从而最大限度地减少数据传输延迟。这使得 DeepSeek-V3 与 Mistral-7B 等相似大小的模型相比，即使在消费级 GPU 上也能实现更快的推理速度。此外，该模型支持自适应批量大小（adaptive batch sizing），根据可用内存动态调整批量维度，从而提高了资源受限环境下的吞吐量。这些技术改进，结合针对特定领域任务（如代码补全、科学问答）进行的严格基准测试，使 DeepSeek-V3 能够在保持可扩展性的同时提供持续的性能提升。