К списку моделей
Логотип DeepSeek, разработчика DeepSeek V3

DeepSeek V3

G-Score: н/д

От DeepSeek

Open Source
FAMDeepSeek
CTX164K
PAR671B
Релиз: 2024-12-26
StandardGeneralTextOpen Weights

Краткое описание

DeepSeek V3 — это современная MoE-модель с 671 млрд параметров, предлагающая производительность уровня GPT-4o при значительно меньшей стоимости. Она демонстрирует рекордные показатели в программировании и математике.

G-Score и профиль

G-Score: н/д

Для DeepSeek V3 пока нет совпавших результатов в подключённых публичных лидербордах. Исходные значения карточки не используются для G‑Score.

Показатели G‑Код, G‑Рассуждения, G‑Агенты и G‑Зрение рассчитаны по массовым таблицам LiveBench, Artificial Analysis и LMArena. Наведите или нажмите на значок рядом с оценкой, чтобы увидеть исходный лидерборд, вариант модели, значение и размер выборки.

Уверенность данных

низкая

Покрытие

0 тестов · 0 направлений

Происхождение

нет данных лидербордов

Как рассчитан профиль →

Место модели в каталоге

Место исходного бенчмарка показывается только при закреплённом source record и среди других карточек с источником. Эти старые значения не участвуют в G-Score лидербордов.

БенчмаркРезультатМестоДоказательство
GPQA (Экспертные знания)63.8%н/дИсточник не указан
MATH (Математика)93.4%н/дИсточник не указан
MMLU (Общие знания)84.6%н/дИсточник не указан
Arena Elo (LMSYS)1395н/дИсточник не указан
HumanEval (Кодинг)88.6%н/дИсточник не указан
SWE-bench (Разработка)52%н/дИсточник не указан

Подробный обзор модели

DeepSeek V3 — это флагманская мультимодальная модель на базе архитектуры Mixture-of-Experts (MoE), представленная в конце 2024 года. Она совершила настоящий переворот на рынке LLM, предложив производительность уровня GPT-4o и Claude 3.5 Sonnet при стоимости в десятки раз ниже. Модель обучена на колоссальном массиве из 14.8 триллиона токенов и демонстрирует, что открытые решения могут не только догонять, но и перегонять закрытых лидеров рынка в ключевых дисциплинах.

Архитектура и особенности

В основе DeepSeek V3 лежит сложная архитектура с 671 миллиардом параметров, из которых только 37 миллиардов активируются для каждого отдельного токена. Это позволяет модели сохранять огромный запас знаний и при этом работать чрезвычайно быстро.

Ключевые технические инновации:

  • Multi-head Latent Attention (MLA): Уникальный механизм внимания, который сжимает KV-кэш, позволяя обрабатывать длинные контексты до 128 000 токенов гораздо эффективнее, чем традиционные модели.
  • Auxiliary-Loss-Free Load Balancing: Умная система балансировки нагрузки между экспертами, которая гарантирует, что все части нейросети используются оптимально без потери качества генерации.
  • FP8 Training: Модель была обучена с использованием 8-битной точности, что позволило радикально сократить затраты на инфраструктуру и время обучения, сделав V3 одной из самых экологичных и экономичных моделей такого масштаба.

Производительность и бенчмарки

DeepSeek V3 показывает выдающиеся результаты, особенно в точных науках и программировании, где она зачастую оставляет позади признанных лидеров.

  • MMLU: 88.5 — превосходство над GPT-4o в тестах на общие знания.
  • HumanEval: 82.6% — один из лучших показателей в мире для Python-кодинга.
  • MATH-500: 90.2% — доминирование в области сложной математики.
  • IFEval: 86.1 — высочайшая точность следования сложным инструкциям пользователя.

Хотя модель ориентирована на текст и код, она отлично справляется с многоязычным контентом и понимает сложные нюансы запросов на русском языке.

Цены и доступность

Главное оружие DeepSeek — агрессивная ценовая политика, которая делает V3 доступной для массового использования в бизнесе:

  • Входящие токены: $0.32 за 1 миллион токенов.
  • Исходящие токены: $0.89 за 1 миллион токенов.

Для сравнения: использование GPT-4o обойдется в 10–15 раз дороже. При этом DeepSeek предлагает систему скидок за повторное использование кэша (Prompt Caching), что может снизить стоимость входящих токенов еще на 75%. Модель доступна через API DeepSeek, OpenRouter и другие крупные платформы, а также открыта для локального развертывания (лицензия MIT).

Идеальные сценарии применения (Use Cases)

Благодаря своей универсальности и низкой цене, DeepSeek V3 подходит практически для любых задач:

  • Корпоративные чат-боты: Масштабирование клиентской поддержки до миллионов пользователей без раздувания бюджета.
  • Помощники для программистов: Генерация кода, написание тестов и проведение Code Review на уровне профессиональных разработчиков.
  • Аналитика больших данных: Обработка огромных текстовых массивов, извлечение сущностей и суммаризация.
  • SEO и копирайтинг: Создание качественного контента в промышленных масштабах с сохранением логической связности.
  • Локальные AI-решения: Использование модели внутри закрытого контура компании для обеспечения максимальной безопасности.

Плюсы и минусы

Плюсы:

  • Производительность уровня топовых проприетарных моделей (GPT-4o).
  • Лучшая на рынке цена за миллион токенов.
  • Открытые веса и полная свобода коммерческого использования.
  • Феноменальные способности в математике и кодинге.

Минусы:

  • Нет нативной поддержки мультимодального вывода (только текст).
  • Для локального запуска требуется мощное серверное оборудование (из-за общего веса 671B).
  • Может уступать GPT-4o в некоторых творческих задачах на английском языке.

Интеграции и инструменты

DeepSeek V3 стал невероятно популярным среди разработчиков благодаря своей открытости и дешевизне API. Вы можете использовать эту модель в следующих сервисах:

  • Windsurf — инновационная IDE от Codeium с поддержкой мощных моделей.
  • OpenRouter — удобный агрегатор для доступа к API DeepSeek V3 наряду с сотнями других моделей.
  • DeepSeek Coder CLI — консольная утилита для автоматизации написания кода и работы с репозиторием прямо из терминала.

Где запустить модель

Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.

Обновляем провайдеров и цены…

Стоимость API

$0.32 / $0.89 за 1M токенов

Рассчитать сценарий →

Профиль модели

MMLU84.6%Code88.6%Math93.4%GPQA63.8%SWE52%

Бенчмарки

GPQA (Экспертные знания)63.8%
MATH (Математика)93.4%
MMLU (Общие знания)84.6%
Arena Elo (LMSYS)1395
HumanEval (Кодинг)88.6%
SWE-bench (Разработка)52%

История семейства

Линейка DeepSeek

Последовательность собрана по датам релиза моделей DeepSeek в каталоге. Она показывает соседние поколения, но не приписывает им совместимость или наследование архитектуры без отдельного источника.

Экосистема DeepSeek V3

Сервисы, инструменты, материалы и обсуждения, связанные с моделью.

Сервисы с поддержкой модели

Откройте результаты по названию модели и проверьте актуальную интеграцию.

Искать в /services/ →

Обсуждения о DeepSeek V3

Задайте вопрос сообществу — карточка модели будет прикреплена автоматически.

Создать обсуждение