DeepSeek-V3.1

系统要求

不同量化方法和上下文大小的显存要求

关于 DeepSeek-V3.1

一款支持聊天、推理和编程的混合型模型，提供“思考”与“非思考”两种模式。该模型采用专家混合（MoE）架构，具备海量的上下文长度和高效的架构设计。

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 671B
• DeepSeek-V3.2
• DeepSeek-V3.2 Thinking