基石智算CoresHub 正式上線 DeepSeek-V3 滿血模型，為用戶帶來全新的 AI 體驗。DeepSeek-V3 模型以卓越的性能，助力各行業(yè)實現(xiàn)智能化升級?；撬闾峁└`活的調(diào)用方式，助力開發(fā)者快速構(gòu)建高效智能應(yīng)用。

DeepSeek-V3 模型亮點

DeepSeek-V3 模型在自然語言處理領(lǐng)域取得重大突破。它擁有龐大的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對各種復(fù)雜語境理解精準，無論是日常對話、專業(yè)文檔分析，還是創(chuàng)意寫作，V3 模型都能快速生成高質(zhì)量、邏輯清晰的回復(fù)。通過優(yōu)化算法架構(gòu)，它的運算速度大幅提升，響應(yīng)時間更短，為實時交互場景提供有力支持。

DeepSeek-V3 在知識類任務(wù)（MMLU, MMLU-Pro, GPQA, SimpleQA）上的水平，接近當前表現(xiàn)最好的模型 Claude-3.5-Sonnet-1022。

● 長文本：在長文本測評中，DROP、FRAMES 和 LongBench v2 上，DeepSeek-V3 平均表現(xiàn)超越其他模型。

● 代碼：DeepSeek-V3 在算法類代碼場景（Codeforces），遠遠領(lǐng)先于市面上已有的全部非 o1類模型，并在工程類代碼場景（SWE-Bench Verified）逼近 Claude-3.5-Sonnet-1022。

● 中文能力：DeepSeek-V3 與 Qwen 2.5-72B 在教育類測評 C-Eval 和代詞消歧等評測集上表現(xiàn)相近，但在事實知識 C-SimpleQA 上更為領(lǐng)先。

DeepSeek-V3 與 R1 對比

DeepSeek-V3 作為一個通用 NLP 模型，適用于廣泛的應(yīng)用場景，能夠高效處理各種文本生成、摘要和對話任務(wù)。DeepSeek-R1 則專注于邏輯推理和問題求解，借助強化學(xué)習(xí)優(yōu)化推理能力，適用于推理密集型任務(wù)。

特性	DeepSeek-V3	DeepSeek-R1
架構(gòu)	混合專家 (MoE)	基于 V3，優(yōu)化推理能力
參數(shù)規(guī)模	6710 億	6710 億
計算優(yōu)化	每個Token激活的參數(shù)量為 370 億參數(shù)	采用動態(tài)門控機制，適應(yīng)推理任務(wù)
訓(xùn)練方法	結(jié)合負載均衡策略，優(yōu)化專家分配	進一步增強專家調(diào)度，提高邏輯推理能力
推理能力	主要用于基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)中編碼的答案進行下一個詞的預(yù)測	擅長復(fù)雜問題解決、邏輯和分步推理任務(wù)
內(nèi)存和上下文處理	可處理多達 64,000 個輸入標記，但在長時間交互中維護邏輯和上下文的能力相對較弱	特別擅長在長時間交互中維護邏輯和上下文
速度和效率	由于 MoE 架構(gòu)，響應(yīng)速度更快，更適合實時交互	生成響應(yīng)時間較長，但提供更深入、更結(jié)構(gòu)化的答案
應(yīng)用場景	多功能 NLP 任務(wù)	復(fù)雜邏輯推理，多模態(tài)推理
價格	輸入價格：0.002元 / 千 tokens輸出價格：0.008 元/ 千 tokens	輸入價格：0.004 元/ 千 tokens輸出價格：0.016 元/ 千 tokens

DeepSeek-V3 調(diào)用方式

基石智算提供了兼容 OpenAI 接口規(guī)范的使用方式。支持多種調(diào)用方式，用戶僅需創(chuàng)建 API 密鑰，即可通過 AI 應(yīng)用或第三方客戶端完成對特定模型的調(diào)用訪問。
具體使用方式參考：https://docs.coreshub.cn/console/big_model_server/call_scenario/

截至目前，基石智算已上線 DeepSeek 全系列模型，包括 V3、R1、Janus-Pro 等模型的滿血、量化及蒸餾版本，并支持直接調(diào)用 API、云端一鍵部署、私有化部署等多種模型使用方式，滿足不同用戶對于數(shù)據(jù)安全、應(yīng)用場景的個性化需求。