DeepSeek-V3 671B

系统要求

不同量化方法和上下文大小的显存要求

关于 DeepSeek-V3 671B

DeepSeek-V3 是一款大规模混合专家（MoE）语言模型，总参数量达 6710 亿，在推理过程中每个 token 激活 370 亿参数。该设计优先考虑高效推理和高性价比训练。该模型在包含 14.8 万亿个多样化、高质量 token 的海量数据集上进行了预训练。随后的训练阶段包括有监督微调（SFT）和强化学习（RL），以进一步增强其能力。DeepSeek-V3 代表了大语言模型设计的演进，在原有架构基础上引入了提升效率的新进展。

DeepSeek-V3 的架构核心融合了多项创新。它采用了多头潜在注意力（MLA）机制，通过将键值对压缩到低维潜在空间中来优化注意力操作，从而降低推理时的内存消耗。其混合专家组件被称为 DeepSeekMoE，采用了 256 个路由专家和 1 个共享专家，每个 token 动态地与 8 个专业专家以及该共享专家进行交互。该 MoE 架构的一项显著创新是无辅助损失的负载均衡策略，旨在跨专家分配计算负载，同时避免了通常与辅助损失函数相关的性能损耗。此外，DeepSeek-V3 引入了多 token 预测（MTP）训练目标，该目标通过训练模型同时预测多个未来的 token，增加了训练信号的密度，并被观察到能提升模型的整体性能。训练过程进一步利用了 FP8 混合精度，证明了其在极大规模下的可行性和有效性。模型采用旋转位置嵌入（RoPE）处理位置信息，并使用 RMSNorm 进行层内归一化。

DeepSeek-V3 旨在支持广泛的通用语言任务，在数学解题、高级代码开发和复杂推理等领域展现出卓越能力。其设计支持处理长文本上下文，支持高达 128K token 的上下文长度。这使得模型能够有效处理长文档和复杂的多轮对话。该模型在训练和推理方面的高效性，使其适用于需要巨大计算能力同时又要保持资源优化的应用场景。

技术规格

资源

关于 DeepSeek-V3

DeepSeek-V3 是一款混合专家 (MoE) 语言模型，总参数量为 6710 亿 (671B)，每个 token 激活的参数量为 370 亿 (37B)。其架构采用了多头潜在注意力 (Multi-head Latent Attention) 和 DeepSeekMoE，旨在实现高效的推理与训练。技术创新包括无辅助损失的负载均衡策略以及多 token 预测 (MTP) 目标，该模型在 14.8 万亿 (14.8T) tokens 的语料上训练而成。

其他 DeepSeek-V3 模型

• DeepSeek-V3.2
• DeepSeek-V3.1
• DeepSeek-V3.2 Thinking