DeepSeek v3 kombiniert eine massive MoE-Architektur mit 671B Parametern mit innovativen Funktionen wie Mehrtoken-Vorhersagen und verlustfreier Lastverteilung, was eine außergewöhnliche Leistung in verschiedenen Aufgaben ermöglicht.

DeepSeek v3 ist über unsere Online-Demo-Plattform und API-Dienste verfügbar. Sie können auch die Modellgewichte für die lokale Bereitstellung herunterladen.

DeepSeek v3 zeigt eine überlegene Leistung in Mathematik, Programmierung, Denken und mehrsprachigen Aufgaben und erzielt konstant die besten Ergebnisse in Benchmarkbewertungen.

DeepSeek v3 unterstützt verschiedene Bereitstellungsoptionen, darunter NVIDIA GPUs, AMD GPUs und Huawei Ascend NPUs, mit mehreren Framework-Optionen für optimale Leistung.

Ja, DeepSeek v3 unterstützt kommerzielle Nutzung unter den Lizenzbedingungen des Modells.

DeepSeek v3 übertrifft andere Open-Source-Modelle und erreicht vergleichbare Leistungswerte zu führenden Closed-Source-Modellen in verschiedenen Benchmarks.

DeepSeek v3 kann mit mehreren Frameworks bereitgestellt werden, darunter SGLang, LMDeploy, TensorRT-LLM, vLLM und unterstützt sowohl FP8- als auch BF16-Inferenzmodi.

DeepSeek v3 verfügt über ein 128K Kontextfenster, das es ihm ermöglicht, umfangreiche Eingabesequenzen effektiv zu verarbeiten und zu verstehen, sowohl für komplexe Aufgaben als auch für Langform-Inhalte.

DeepSeek v3 wurde auf 14,8 Billionen vielfältigen und hochwertigen Tokens vortrainiert und durch supervised Fine-Tuning und reinforcement learning Phasen weiter optimiert. Der Trainingsprozess war bemerkenswert stabil und wies keine irreversiblen Verlustspitzen auf.

DeepSeek v3 nutzt FP8-Mischpräzisionstraining und erzielt eine effiziente MoE-Ausbildung über mehrere Knoten durch eine gemeinsame Entwurfsüberlegung für Algorithmus, Framework und Hardware und schloss das Vortraining mit nur 2,788M H800 GPU-Stunden ab.