3月25日消息，繼在開源平臺放出更新版的DeepSeek-V3 模型后，DeepSeek官方正式公布了該模型的具體性能改進情況，包括推理任務表現(xiàn)提高、前端開發(fā)能力增強、中文寫作升級、中文搜索能力優(yōu)化，在工具調(diào)用、角色扮演、問答閑聊等方面也有一定幅度的能力提升。
DeepSeek V3 模型升級后目前版本號 DeepSeek-V3-0324，用戶登錄官方網(wǎng)頁、APP、小程序進入對話界面后，關閉深度思考即可體驗。API 接口和使用方式保持不變。
DeepSeek官方建議：如非復雜推理任務，建議使用新版本 V3 模型，即刻享受速度更加流暢、效果全面提升的對話體驗。
DeepSeek-V3-0324 與之前的 DeepSeek-V3 使用同樣的 base 模型，僅改進了后訓練方法。私有化部署時只需要更新 checkpoint 和tokenizer_config.json（tool calls 相關變動）。模型參數(shù)約 660B，開源版本上下文長度為 128K（網(wǎng)頁端、App 和 API 提供 64K 上下文）。
與 DeepSeek-R1 保持一致，此次DeepSeek-V3-0324的開源倉庫（包括模型權重）統(tǒng)一采用 MIT License，并允許用戶利用模型輸出、通過模型蒸餾等方式訓練其他模型。
DeepSeek-V3-0324大模型的優(yōu)化情況：
推理任務表現(xiàn)提高
新版 V3 模型借鑒 DeepSeek-R1 模型訓練過程中所使用的強化學習技術，大幅提高了在推理類任務上的表現(xiàn)水平，在數(shù)學、代碼類相關評測集上取得了超過 GPT-4.5 的得分成績。
前端開發(fā)能力增強
在 HTML 等代碼前端任務上，新版 V3 模型生成的代碼可用性更高，視覺效果也更加美觀、富有設計感。
中文寫作升級
在中文寫作任務方面，新版 V3 模型基于 R1 的寫作水平進行了進一步優(yōu)化，同時特別提升了中長篇文本創(chuàng)作的內(nèi)容質量。
中文搜索能力優(yōu)化
新版 V3 模型可以在聯(lián)網(wǎng)搜索場景下，對于報告生成類指令輸出內(nèi)容更為詳實準確、排版更加清晰美觀的結果。（宜月）
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