📅 12月26日，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（简称“深度求索”）正式发布了全新系列模型 DeepSeek-V3。官方表示，该模型多项评测成绩超过了诸如 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等顶尖开源模型，在性能上更是与闭源模型 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet 平分秋色。

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• 更新日期：2024年12月31日

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正文

🌟 DeepSeek-V3：性能真的强吗？

1️⃣ 官方亮点宣称

根据官方技术论文，DeepSeek-V3的训练成本为 557.6万美元，远低于 GPT-4o 等闭源模型的 1亿美元，但依旧实现了与其性能相当的效果：

• 多项评测超越对手：DeepSeek-V3 在多个基准测试中表现优异，压制了诸如 Qwen 和 Llama 等顶尖开源模型。
• 开源+低成本：相较于闭源模型，其成本和开源特性让开发者们更容易接触并使用。

2️⃣ 真实体验：它真的行吗？

笔者在第一时间体验了这个备受瞩目的模型，以下是几点感受：

• 语言生成能力：DeepSeek-V3 在复杂对话和技术性问题上的回答颇具深度，但偶尔会出现小瑕疵。
• 理解上下文的能力：长文本追踪和上下文理解较强，能够应对跨段对话。
• 趣味性意外Bug：当被问到“你是哪家大模型？”时，模型直接回答 “ChatGPT”，让人啼笑皆非。这个Bug至今尚未修复。

📝 吐槽：一个自诩“打破大模型格局”的顶尖开源模型，却犯了这种“认亲”级错误，似乎和它的“顶尖”称号有些不匹配。

🤔 DeepSeek-V3真的能与GPT-4o比肩？

让我们通过几个数据来直观了解：

📌 总结：
DeepSeek-V3 在模型训练成本上的确具备优势，尤其是开源特性加持，使其更容易被开发者社区接受。但在实际体验中，性能虽优异，却尚存小问题，比如回答内容的准确性和偶尔出现的Bug。

🔍 深度求索的野心：开源大模型的未来？

DeepSeek-V3的发布，是否能打破国内外大模型格局？
目前来看，其性能确实有竞争力，但和 GPT-4o 等闭源模型的稳定性相比，还存在一定差距。不过，考虑到：

• 训练成本的压缩
• 开源生态的可塑性

它的潜力不容小觑。

🛠️ 猫头虎的一点建议

对于想要尝试 DeepSeek-V3 的开发者们，不妨关注以下几点：

1. 应用场景：适用于语言生成、问答和对话系统。
2. 开发社区：加入官方提供的开源社区，获取支持和反馈。
3. 期待更新：尤其是希望官方尽快修复“自称ChatGPT”的小Bug，避免拉低体验感。

🤖 DeepSeek-V3，真能扛起开源模型的大旗？还是需要更多时间打磨？欢迎在评论区分享你的看法！👇

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