Некоторые особенности модели DeepSeek-V3:

• Эффективная архитектура. 1 Модель построена на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE), где для каждого токена активируется только подмножество его параметров, что снижает вычислительные затраты без ущерба для производительности. 1
• Эффективность обучения. 1 Процесс обучения V3 разработан таким образом, чтобы быть экономически эффективным. 1 Например, для обучения V3 на 14,8 триллионах токенов потребовалось всего 2,788 млн часов графического процессора H800, что сделало её более экономичной по сравнению с другими крупными моделями. 1
• Мультитокеновое предсказание (MTP). 1 Функция позволяет прогнозировать несколько токенов одновременно, что ускоряет вывод и способствует общей эффективности модели. 1
• Мультимодальные возможности. 3 Модель способна интерпретировать и анализировать диаграммы, работать с научными текстами и даже создавать различные виды контента. 3

Преимущества модели DeepSeek-V3:

• Открытый исходный код. 25 Это позволяет разработчикам не только использовать технологию для коммерческих целей, но и адаптировать её для решения различных задач в сфере искусственного интеллекта. 5
• Режим DeepThink. 2 Позволяет разбивать сложные вопросы на этапы, что особенно полезно для решения логических и математических задач. 2