DeepSeek，大动作！

3月24日晚，DeepSeek发布了模型更新——DeepSeek-V3-0324。本次更新为DeepSeek V3模型的版本更新，并非市场此前一直期待的DeepSeek-V4或R2。目前，其开源版本已上线Hugging Face。据悉，其开源版本模型体积为6850亿参数。

同日，DeepSeek在其官方交流群宣布称，DeepSeek V3模型已完成小版本升级，欢迎前往官方网页、App、小程序试用体验，API接口和使用方式保持不变。

此前于2024年12月发布的DeepSeek-V3模型曾以“557.6万美金比肩Claude 3.5效果”的高性价比著称，其多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。但截至目前，还没有任何关于新版DeepSeek-V3的能力基准测试榜单出现。

其后，DeepSeek于2025年1月发布了性能比肩OpenAI o1正式版的DeepSeek-R1模型，该模型在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。

V3是一个拥有6710亿参数的专家混合模型（Moe），其中370亿参数处于激活状态。

在传统的大模型中，通常会采用密集的神经网络结构，模型需要对每一个输入token都会被激活并参与计算，会耗费大量算力。

此外，传统的混合专家模型中，不平衡的专家负载是一个很大难题。当负载不均衡时，会引发路由崩溃现象，这就好比交通拥堵时道路瘫痪一样，数据在模型中的传递受到阻碍，导致计算效率大幅下降。

为了解决这个问题，常规的做法是依赖辅助损失来平衡负载。然而，这种方法存在一个弊端，那就是辅助损失一旦设置过大，就会对模型性能产生负面影响，就像为了疏通交通而设置过多限制，却影响了整体的通行效率。

DeepSeek对V3进行了大胆创新，提出了辅助损失免费的负载均衡策略，引入“偏差项”。在模型训练过程中，每个专家都被赋予了一个偏差项，它会被添加到相应的亲和力分数上，以此来决定top-K路由。

此外，V3还采用了节点受限的路由机制，以限制通信成本。在大规模分布式训练中，跨节点的通信开销是一个重要的性能瓶颈。通过确保每个输入最多只能被发送到预设数量的节点上，V3能够显著减少跨节点通信的流量，从而提高训练效率。

根据国外开源评测平台kcores-llm-arena对V3-0324最新测试数据显示，其代码能力达到了328.3分，超过了普通版的Claude 3.7 Sonnet（322.3），可以比肩334.8分的思维链版本。

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