DeepSeek v3는 671B 매개변수의 대규모 MoE 아키텍처와 다중 토큰 예측 및 보조 손실 없는 부하 분산과 같은 혁신적인 기능을 결합하여 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 제공합니다.

DeepSeek v3는 우리의 온라인 데모 플랫폼 및 API 서비스를 통해 사용할 수 있습니다. 로컬 배포를 위해 모델 가중치를 다운로드 할 수도 있습니다.

DeepSeek v3는 수학, 코딩, 추론 및 다국어 작업에서 우수한 성능을 보여 주며, 벤치마크 평가에서 지속적으로 최고의 결과를 달성하고 있습니다.

DeepSeek v3는 NVIDIA GPU, AMD GPU 및 Huawei Ascend NPU를 포함한 다양한 배포 옵션을 지원하며 최적의 성능을 위한 여러 프레임워크 옵션을 제공합니다.

예, DeepSeek v3는 모델 라이선스 조건에 따라 상업적 사용을 지원합니다.

DeepSeek v3는 다른 오픈 소스 모델을 초월하며, 여러 벤치마크에서 주요 폐쇄 소스 모델과 동등한 성능을 달성합니다.

DeepSeek v3는 SGLang, LMDeploy, TensorRT-LLM, vLLM을 포함한 여러 프레임워크를 사용하여 배포할 수 있으며, FP8 및 BF16 추론 모드 모두를 지원합니다.

DeepSeek v3는 128K 컨텍스트 창을 특징으로 하며 복잡한 작업 및 장기 콘텐츠를 위해 광범위한 입력 시퀀스를 효과적으로 처리하고 이해할 수 있습니다.

DeepSeek v3는 14.8조 개의 다양한 고품질 토큰으로 사전 훈련되었으며, 이후 감독 세부 조정 및 강화 학습 단계로 이어졌습니다. 훈련 과정은 놀라울 정도로 안정적이며 복구 불가능한 손실 피크가 없습니다.

DeepSeek v3는 FP8 혼합 정밀도 훈련을 사용하며 알고리즘-프레임워크-하드웨어 공동 설계를 통해 효율적인 분산 MoE 훈련을 수행, 사전 훈련을 단 2.788M H800 GPU 시간으로 완성합니다.