DeepSeek V3 هو نموذج لغوي كبير (LLM) طورته DeepSeek. إنه نموذج MoE، يقوم بتنشيط 37 مليار معلمة لكل رمز لمعالجة فعالة. تم تدريبه مسبقًا على 14.8 تريليون رمز ضخم، وهو ينافس أداء أفضل النماذج مغلقة المصدر مع الحفاظ على فعالية التكلفة.
الميزات الأساسية لـ DeepSeek V3
يتميز DeepSeek V3 ببنية متقدمة وتقنيات تدريب لتحقيق أداء متفوق.
الانتباه الكامن متعدد الرؤوس (MLA) و DeepSeekMoE
يستخدم بنيات MLA و DeepSeekMoE لتعزيز الكفاءة والأداء.
تدريب فعال
يستخدم تدريب الدقة المختلطة FP8 والتصميم المشترك للخوارزمية والإطار والأجهزة لتدريب MoE فعال عبر العقد. يستخدم أيضًا التنبؤ متعدد الرموز.
عملية تدريب مستقرة
كانت عملية التدريب مستقرة، وتطلبت 2.788 مليون ساعة GPU H800.
مزايا DeepSeek V3
يقدم DeepSeek V3 أداءً قويًا ووظائف واسعة وخيارات نشر مرنة.
أداء عالٍ
يتفوق على النماذج مفتوحة المصدر الأخرى وينافس النماذج الرائدة مغلقة المصدر (مثل GPT-4o و Claude-3.5-Sonnet) عبر معايير مختلفة في الرياضيات والبرمجة والاستدلال والمهام متعددة اللغات.
وظائف متعددة الاستخدامات
قادر على إنشاء وتعديل التعليمات البرمجية، والبحث على الويب، وحل المشكلات المعقدة، والترجمة، وكتابة المقالات.
نشر مرن
يدعم النشر باستخدام وحدات معالجة الرسومات NVIDIA و AMD ووحدات المعالجة العصبية Huawei Ascend، مع خيارات أطر عمل متعددة مثل SGLang و LMDeploy و TensorRT-LLM و vLLM. يدعم استدلال FP8 و BF16.
سيناريوهات تطبيق DeepSeek V3
DeepSeek V3 مناسب لمجموعة واسعة من التطبيقات بفضل قدراته القوية.
