DeepSeek-V3 是由中国公司 DeepSeek AI 开发的大型语言模型 (LLM)。它专为自然语言处理任务而设计，例如文本生成、摘要和代码合成。该模型有多种尺寸，包括 70 亿 (7B) 和 670 亿 (67B) 参数的版本，允许开发人员在计算成本和性能之间进行选择。DeepSeek-V3 在包含中文和英文内容的多样化数据集上进行训练，针对多语言应用程序的效率和准确性进行了优化。与仅关注英语的模型不同，它的训练数据确保了中文任务的强大性能，使其对于在双语或以中文为中心的环境中工作的开发人员特别有用。该模型定位为其他 LLM 的经济高效的替代方案，强调实际可用性而不是纯粹的规模。
DeepSeek-V3 的一个关键应用是代码生成。例如，它可以将自然语言提示转换为 Python 或 JavaScript 等语言的功能性代码片段，从而减少开发人员的样板工作。它还擅长基于文本的任务，例如技术文档摘要或回答特定领域的问题。基准测试显示，它在 MMLU（多任务语言理解）和 GSM8K（数学问题解决）等标准化测试中表现出色，与 GPT-3.5 和 LLaMA-2 等模型竞争激烈。此外，DeepSeek-V3 支持最多 128,000 个令牌的上下文窗口，使其能够处理冗长的文档或在扩展对话中保持连贯性。开发人员可以通过 API 访问该模型，或者使用开源检查点在本地部署该模型，还可以选择在自定义数据集上进行微调，以使其适应特定的使用案例。
从技术上讲，DeepSeek-V3 使用基于 Transformer 的架构，并针对训练稳定性和推理速度进行了优化。该模型采用分组查询注意力 (GQA) 等技术来减少推理期间的内存使用，从而可以在消费级 GPU 上运行更大的参数计数。训练涉及监督微调和来自人类反馈的强化学习 (RLHF) 相结合，以使输出与用户意图保持一致。DeepSeek 已经发布了一些在许可许可（例如 Apache 2.0）下的版本，允许商业使用和修改。对于开发人员来说，这意味着可以将模型灵活地集成到现有工作流程中，无论通过基于云的 API 还是本地部署。该公司提供了详细的文档，包括用于微调和优化推理的代码示例，即使对于 LLM 经验有限的团队也可以访问。