DeepSeek V3來(lái)了 老外評(píng)測(cè)結(jié)果：很不錯(cuò)

極客網(wǎng)·極客觀察3月28日 近期，DeepSeek-V3-0324正式發(fā)布，迅速在全球AI領(lǐng)域引發(fā)熱議。相較于前作，V3版本雖未實(shí)現(xiàn)顛覆性創(chuàng)新，卻在推理和編程兩大關(guān)鍵領(lǐng)域取得進(jìn)步，為用戶帶來(lái)新的驚喜。

DeepSeek向來(lái)秉持低調(diào)策略，在推出新版本時(shí)，既不發(fā)布白皮書進(jìn)行詳細(xì)闡述，也沒(méi)有召開(kāi)盛大發(fā)布會(huì)，僅將模型上傳至Hugging Face平臺(tái)。盡管如此，憑借卓越的性能，DeepSeek的每一次更新，都能成功吸引AI社區(qū)的高度關(guān)注。

這一次，V3-0324展現(xiàn)出更強(qiáng)大的復(fù)雜任務(wù)處理能力，在面對(duì)復(fù)雜問(wèn)題時(shí)，能對(duì)任務(wù)有更深入理解，并提供更有效的解決方案。對(duì)于Web設(shè)計(jì)師而言，V3能夠生成更為簡(jiǎn)潔高效的代碼，顯著提升Web頁(yè)面和游戲界面的質(zhì)量，極大提高工作效率。

和R1版本一樣，效率依舊是V3-0324的一大突出優(yōu)勢(shì)。當(dāng)前，許多AI模型的運(yùn)行和訓(xùn)練依賴超級(jí)計(jì)算機(jī)，這類設(shè)備雖然擁有強(qiáng)大的運(yùn)算能力，能夠處理海量數(shù)據(jù)，但使用成本極高。與之相比，V3-0324在維持高性能的同時(shí)，有效控制了成本，這使得更多開(kāi)發(fā)者和企業(yè)能夠輕松使用該模型，進(jìn)一步推動(dòng)AI技術(shù)的普及與應(yīng)用。

專家：開(kāi)源模型最終會(huì)成為贏家

有趣的是，該版本在多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的進(jìn)步，與谷歌Gemini 2.5 Pro極為相似，不僅在編程能力上大幅提升，推理水平更加出色，在token的使用效率上同樣有了進(jìn)步。

從參數(shù)規(guī)模來(lái)看，DeepSeek之前推出的R1擁有6710億參數(shù)，而V3則達(dá)到6850億，參數(shù)數(shù)量略高于前代。這一變化讓業(yè)界普遍認(rèn)為，V3將成為R2版本的重要基礎(chǔ)。AIcpb.com創(chuàng)始人Li Bang zhu指出，V3在編程方面顯著提升，為R2奠定了良好基礎(chǔ)。R2原計(jì)劃于5月初推出，一些專家認(rèn)為，R2可能會(huì)提前和大家見(jiàn)面。

在推理能力上，DeepSeek-V3-0324展現(xiàn)出卓越的實(shí)力。在MMLU-Pro基準(zhǔn)測(cè)試中，其準(zhǔn)確率從75.9%提升至81.2%；在GPQA測(cè)試中，準(zhǔn)確率從59.1%提升至68.4%；在AIME測(cè)試中，準(zhǔn)確率從39.6%大幅躍升至59.4%；在LiveCodeBench測(cè)試中也從39.2%提升至49.2%。

加州大學(xué)博士、奧林匹克數(shù)學(xué)金牌得主Jasper Zhang用AIME 2025難題對(duì)DeepSeek-V3-0324進(jìn)行嚴(yán)格測(cè)試，結(jié)果顯示，V3各項(xiàng)表現(xiàn)出色。基于此，Jasper Zhang對(duì)開(kāi)源模型充滿信心，堅(jiān)信其在未來(lái)的AI競(jìng)賽中能夠獲勝。目前，他創(chuàng)建的Hyperbolic公司已全面支持V3模型。

眾多外媒在性能測(cè)試后普遍得出結(jié)論：V3-0324相較R1版本，性能有了飛躍。蘋果設(shè)備研究人員Awni Hannun確認(rèn)，在搭載M3 Ultra芯片的Mac設(shè)備上，V3的運(yùn)行效率可達(dá)每秒20 tokens，他認(rèn)為，以前人們都認(rèn)為AI模型需要企業(yè)級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施，現(xiàn)在證明并非如此。這一數(shù)據(jù)不僅彰顯了V3-0324的高效，更表明DeepSeek在面對(duì)OpenAI等行業(yè)巨頭時(shí)沒(méi)有落后，還證明了AI模型運(yùn)行對(duì)企業(yè)級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施的依賴并非不可撼動(dòng)。

一直以來(lái)，AI模型的運(yùn)行高度依賴英偉達(dá)GPU，高昂的價(jià)格讓許多開(kāi)發(fā)者望而卻步。與之形成鮮明對(duì)比的是，Mac Studio在進(jìn)行推理時(shí)功耗不到200瓦，極大降低了使用成本。

開(kāi)發(fā)者兼AI專家Simon Willison敏銳地指出，V3-0324支持本地部署，這一特性或?qū)⑼苿?dòng)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)生深刻變革。以往，AI模型多部署于中心化數(shù)據(jù)中心，而未來(lái)，部署方式將朝著去中心化、高效化方向發(fā)展，消費(fèi)級(jí)設(shè)備在AI應(yīng)用中將發(fā)揮更大作用。

普通開(kāi)發(fā)者：很強(qiáng)，但編程還要優(yōu)化

一位名叫Hamed的國(guó)外開(kāi)發(fā)者發(fā)表評(píng)論稱，讓Gemini 2.5 pro和DeepSeek-V3-0324編寫代碼，制作國(guó)際象棋小程序，前者生成570行代碼，后者生成2372行。

開(kāi)發(fā)者vewin說(shuō)：“V3-0324相當(dāng)強(qiáng)大，它用R1約十分之一的token成本獲得了相似的性能。”

Julian Goldie SEO則表示，在內(nèi)容生成方面，V3-0324超越了谷歌Gemini 2.5。評(píng)測(cè)之后他得出幾個(gè)結(jié)論：DeepSeek撰寫的內(nèi)容更有說(shuō)服力，Gemini的推理能力十分出色，二者都能免費(fèi)使用，但它們的API功能都有一些Bug。

開(kāi)發(fā)者Hassan認(rèn)為：“根據(jù)我的測(cè)試，V3更聰明了，這種聰明是全方位的，編程相當(dāng)優(yōu)秀，執(zhí)行前端任務(wù)更是如此?！?/p>

開(kāi)發(fā)者bilLkarkariy要求V3-0324和Gemini Pro 2.5為應(yīng)用程序設(shè)計(jì)一個(gè)登錄頁(yè)面，對(duì)比之后他感到震驚，DeepSeek給出了完整、立刻就能用的解決方案。

當(dāng)然，有人肯定也有人否定。

一位名叫Bindu Reddy的女性開(kāi)發(fā)者提出反對(duì)意見(jiàn)，她認(rèn)為：“V3非?？?，是一個(gè)巨大的進(jìn)步，但在真實(shí)編程中，V3仍然離Sonnet3.7有不小差距。”專門評(píng)測(cè)大模型的Markus Zimmermann認(rèn)為：“用DevQualityEval  1.0測(cè)試，發(fā)現(xiàn)V3-0324的表現(xiàn)不如之前的DeepSeek V3?！?/p>

總體而言，開(kāi)發(fā)者對(duì)V3-0324相當(dāng)肯定，負(fù)面聲音比較小。

開(kāi)發(fā)者Petri Kuittinen讓V3給AI企業(yè)制作漂亮的響應(yīng)式前端網(wǎng)頁(yè)，只需要一條提示語(yǔ)，就能將各種元素融合進(jìn)去。他認(rèn)為，DeepSeek V3-0324是DeepSeek最好的非推理模型，通常更適合創(chuàng)意性寫作任務(wù)，比R1更適合制作HTML5+CSS+前端。在上面的任務(wù)中，它生成958行代碼，里面包括圖片、交互式網(wǎng)站。

Petri Kuittinen認(rèn)為：“Anthropic和OpenAI已經(jīng)陷入麻煩。V3-0324真的可以編程，可以制作漂亮的HTML5、CSS，前端部署相當(dāng)容易，而且免費(fèi)使用?！保ㄐ〉叮?/p>

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