DeepSeek 模型的演变：DeepSeek-V3 与 DeepSeek-V3-0324

DeepSeek 模型的演变：DeepSeek-V3 与 DeepSeek-V3-0324

DeepSeek AI 团队继续完善其旗舰语言模型，DeepSeek-V3-0324（于 2025 年 3 月发布）代表了对原始 DeepSeek-V3（2024 年 12 月）的重大升级。这两个模型都采用了专家混合（MoE）架构，但在性能、可访问性和技术优化方面有所不同。

核心架构差异

特性	DeepSeek-V3	DeepSeek-V3-0324
总参数	671B	685B
活跃参数	每个令牌 37B	每个令牌 37B
训练数据	14.8T 令牌	扩展语料库，具有 MIT 许可
推理速度	~20 令牌/秒（在高端 GPU 上）	针对实时响应进行了优化
许可证	自定义	MIT

V3-0324 更新引入了增强的负载均衡技术和量化支持，使其能够在消费者级硬件上更快部署，例如 Apple 的 M3 Ultra Mac Studio（实现 >20 令牌/秒）。

性能改进

• 推理与编码：早期用户报告称 V3-0324 在前端设计任务和数学问题解决方面优于 Claude 3.7 Sonnet，无需专门提示。
• 多模态准备：V3-0324 包含针对未来多模态集成的架构改进，而其前身则没有。
• 开源承诺：与 V3 的限制性许可证不同，V3-0324 的 MIT 许可证允许商业使用和修改。

可访问性与部署

• 免费访问：两个模型均可通过 OpenRouter 获得，但 V3-0324 提供了扩展的免费层限制（131,072 上下文窗口）。
• 本地部署：V3-0324 的 4 位量化版本将磁盘空间从 641GB 减少到 352GB，使其适合高端本地设置。
• API 兼容性：V3-0324 与 V3 的 API 端点保持向后兼容，迁移所需的代码调整最小。

使用案例推荐

• V3-0324：适合需要快速迭代的商业应用（例如，实时编码助手）或需要开源灵活性的项目。
• 原始 V3：适合已经与旧 API 定价结构（$0.27/M 输入令牌）集成的遗留系统。

V3-0324 的发布反映了 DeepSeek 的战略，即使先进的 AI 民主化，同时缩小与 GPT-4 等专有模型的性能差距。开发者称赞其在低延迟场景中的速度与能力的平衡。

对于计算密集型任务，请考虑使用云解决方案，如 LightNode 来优化推理成本。