685B的DeepSeek-V3新版本，就在昨夜悄悄上線了。參數(shù)量685B的V3，代碼數(shù)學(xué)推理再次顯著提升，甚至代碼追平Claude 3.7，網(wǎng)友們實測后大呼強到離譜！有人預(yù)測說，按照此前的節(jié)奏，DeepSeek-R2大概率幾周內(nèi)就將上線。

昨晚，DeepSeek-V3悄然升級！新模型版本為DeepSeek-V3-0324，參數(shù)量為6850億，相較上個版本參數(shù)增幅不大（6710億）。

從發(fā)布時間和技術(shù)特點來看，DeepSeek-V3-0324，很可能是DeepSeek-R2的基礎(chǔ)架構(gòu)。

所以按照DeepSeek一貫的產(chǎn)品發(fā)布節(jié)奏（先推出基礎(chǔ)模型，幾周后再發(fā)布專門的推理增強版）來看，DeepSeek-R2很可能在幾周后就將上線！

升級后的V3在代碼、數(shù)學(xué)推理能力上，得到顯著提升。尤其是代碼領(lǐng)域，不少網(wǎng)友直呼「眼前一亮」。

相較于上一版，從一個球在超立方體彈跳的Python腳本，即可看出V3代碼性能的改善。

甚至，它還能解鎖Claude 3.7 Sonnet很多玩法，代碼可以與之正面較量。

值得一提的是，DeepSeek V3另一大亮點在于采用MIT開源協(xié)議，上個版本還是自定義許可證。

做了8年产品经理后，我是这么看产品经理的

我个人是从非常初级的产品经理做起，再到负责一个大产品的项目管理，现在有幸跳出了日常基础的工作更多的去看产品的PMF，product strategy...

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這不僅可以自由修改、分發(fā)模型，還支持模型蒸餾、商業(yè)化應(yīng)用。

模型文件總計641GB，主要以model-00035-of-000163.safetensors形式存在

685B雖大，但也能在消費級設(shè)備上跑起來。

這不，蘋果機器學(xué)習(xí)工程師Awni Hannun就基于MLX框架和4-bit量化，在512GB M3 Ultra實現(xiàn)了超過20 token/s的運行速度。

這種量化方式直接將模型的磁盤占用空間減少到352GB。

有M3 Ultra的童鞋們，可以按照下面的方式使用llm-mlx跑起來：

llm mlx download-model mlx-community/DeepSeek-V3-0324-4bit
llm chat -m mlx-community/DeepSeek-V3-0324-4bit

若是本地跑不了的朋友，除了官網(wǎng)之外，還可以在OpenRouter上體驗。

體驗地址：openrouter.ai/chat?models=deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free

相比起某些會在發(fā)布前數(shù)月就開始大肆宣傳造勢的O和A開頭的AI公司，DeepSeek這種低調(diào)辦大事的風(fēng)格可謂是天壤之別。

沒有白皮書，沒有博客文章，只有一個空白的README文件和模型權(quán)重本身——上線即可直接可以下載使用。

新版V3代碼能力飆升，追平Claude 3.7

遺憾的是，DeepSeek尚未公布新版模型的系統(tǒng)卡，暫時無法窺探更多技術(shù)細節(jié)。

官方小助手的更新提示

不過，這并未阻擋全網(wǎng)對新模型的熱情，已有機構(gòu)、網(wǎng)友紛紛對V3展開通用能力、代碼、數(shù)學(xué)等多維度的測評。

根據(jù)網(wǎng)友Xeophon的自測，DeepSeek-V3-0324所有指標(biāo)性能暴漲，擊敗了Claude 3.5 Sonnet，成為目前最強的非推理模型。

就代碼能力來看，DeepSeek-V3-0324同樣能夠與Claude 3.5 Sonnet一決高下。

另外，在Aider的多語言基準(zhǔn)測試中，DeepSeek-V3-0324拿下55%成績，較前代版本顯著提升，成為僅次于Sonnet 3.7的非推理類模型第二名。

其表現(xiàn)已可媲美R1和o3-mini等具備推理能力的模型。

網(wǎng)友「karminski-牙醫(yī)」還帶來了全網(wǎng)最速的代碼實測，新模型直接干翻了DeepSeek R1，與Claude 3.7相匹敵。

在 KCORES大模型競技場中，Claude-3.7-Sonnet-Thinking無疑是LLM當(dāng)之無愧的王者，DeepSeek-V3-0324以328.3分拿下第三名，僅次于Claude 3.5 Sonnet。

他還展開了四項評測，20個小球碰撞測試，上個版本結(jié)果擠成一團，DeepSeek-V3-0324在物理模擬上表現(xiàn)更好。

在mandelbrot-set-meet-libai測試中，DeepSeek-V3-0324沒有過多變化，較初版僅僅低了2分，完成度提升很高。

還有火星任務(wù)測試中，DeepSeek-V3-0324星球渲染正確，所有模型中位列第三。

九大行星測試，DeepSeek-V3-0324真正繪制出了太陽系的完整圖。

此外，DeepSeek-V3-0324在Misguided Attention基準(zhǔn)上，躍居非推理類模型榜首，甚至超越了Claude Sonnet 3.7（非推理模型）。

令人驚訝的是，它現(xiàn)在能解決一些此前只有推理模型才能處理的提示，比如「4升水壺問題」。

V3-0324似乎學(xué)會了識別推理循環(huán)，并跳出循環(huán)——這種能力甚至是許多專業(yè)推理模型都不具備的。

顏色越深代表特定提示的正確響應(yīng)次數(shù)越多

接下來，看看DeepSeek-V3-0324在多項實測中的具體表現(xiàn)如何。

網(wǎng)友實測，一個提示即出網(wǎng)頁

網(wǎng)友「Deepanshu Sharma」表示，更新后的DeepSeek-V3-0324簡直「強的過分了」。

他用這個新模型一氣呵成創(chuàng)建了一個新網(wǎng)站，編寫了800多行代碼，一次都沒有出錯！

「看到這些厲害的開源模型不斷給大公司施加壓力，迫使他們以低成本構(gòu)建更好的模型，真是太棒了！」Deepanshu寫道。

網(wǎng)友「Risphere」體驗完新的DeepSeek-V3-0324后表示，其在編碼方面已經(jīng)與Claude 3.7 Sonnet處于同一水平上了。

要知道，Claude模型一直以來都是公認的代碼能力最強的模型。

不僅如此，Risphere甚至認為DeepSeek-V3-0324在前端開發(fā)方面超越了o1-pro和GPT-4.5！

要知道，o1-pro可是需要付費200美元每月的ChatGPT Pro會員才可以體驗的模型。

Petri Kuittinen體驗完DeepSeek-V3-0324后認為，「Anthropic和OpenAI遇上麻煩了！」。

他使用了一段非常簡短的提示詞就制作出了一個精美的響應(yīng)式網(wǎng)頁，提示詞如下：

Create a great-looking responsive front page for AI company. Include everything in one HTML5 file.?
為AI公司創(chuàng)建一個看起來很棒的響應(yīng)式首頁。將所有內(nèi)容包含在一個HTML5文件中。

Petri認為，DeepSeek-V3-0324是在前端編程上也優(yōu)于DeepSeek-R1。他完成的這個網(wǎng)站共有958行代碼，包括所有圖像，而且也適合手機上觀看。

不只是編程問題，數(shù)學(xué)競賽也難不倒它。

數(shù)學(xué)博士、奧賽金牌得主Jasper用AIME 2025中的題目測試了一下DeepSeek-V3-0324，它順利解決了。

Jasper表示，他現(xiàn)在對開源AI模型最終獲勝更有信心了！

編碼智能體Cline的速度很快，第一時間更新了DeepSeek-V3-0324。

他們還給出了使用的理由，DeepSeek-V3-0324在編碼任務(wù)上性能與Claude 3.7 Sonnet不相上下，價格卻低了53倍。

不止如此，Cline還表示，DeepSeek-V3-0324較之前的版本增加了60%的專家（從160增加到256），使用了FP8精度訓(xùn)練將計算效率翻倍，不僅使前端編碼能力增強，數(shù)學(xué)與邏輯能力也有所提升。

DeepSeek注定改變?nèi)駻I格局

這次DeepSeek-V3的突然上線，節(jié)奏也與過去他們在圣誕節(jié)期間發(fā)布V3、幾周后推出R1的模式完全吻合。本來，業(yè)界就一直傳聞R2將在4月亮相，V3的上線基本吹響了R2的前奏。

先進開源推理模型的影響，已經(jīng)不必多說了。如果它們能免費提供，那原本只有財力雄厚的大型機構(gòu)才能獲得的高級AI系統(tǒng)，會變得人人可用。

而如果DeepSeek-R2能延續(xù)R1的發(fā)展路線，但它很可能會直接單挑OpenAI捂著的大炸彈GPT-5。這就讓OpenAI靠封閉生態(tài)和雄厚資金支持帶來的壟斷，被徹底打破。

當(dāng)OpenAI和Anthropic還在為模型設(shè)置付費訪問限制時，DeepSeek已經(jīng)實現(xiàn)了封閉模型無法達到的爆發(fā)式創(chuàng)新。

而中美AI差異，已經(jīng)日漸縮小，全球AI格局已被重塑。幾個月前，大部分分析師估計，中國在AI能力上落后美國1-2年，今天這一差距已經(jīng)縮小至3-6個月，甚至呈現(xiàn)中國領(lǐng)先的趨勢。

而開源的方式，甚至還解決了中國公司的特殊挑戰(zhàn)（受限于英偉達先進芯片），因為更注重在算力有限的情況下達到有競爭力的性能，現(xiàn)在這已成為中國企業(yè)的潛在優(yōu)勢。

就像Android系統(tǒng)一樣，憑著廣泛的普及性和數(shù)千開發(fā)者的集體創(chuàng)新，DeepSeek很可能最終超越封閉系統(tǒng)。

誰將通過AI擁有對世界最大的影響力？讓我們拭目以待。

參考資料：HNYZ

https://venturebeat.com/ai/deepseek-v3-now-runs-at-20-tokens-per-second-on-mac-studio-and-thats-a-nightmare-for-openai/

https://x.com/TheXeophon/status/1904225899957936314

https://x.com/cline/status/1904275590678786545

https://x.com/karminski3/status/1904212084306653648