新版DeepSeek-V3大模型官方报告：超越GPT-4.5，中文写作比R1优

3月25日消息，继在开源平台放出更新版的DeepSeek-V3 模型后，DeepSeek官方正式公布了该模型的具体性能改进情况，包括推理任务表现提高、前端开发能力增强、中文写作升级、中文搜索能力优化，在工具调用、角色扮演、问答闲聊等方面也有一定幅度的能力提升。

DeepSeek V3 模型升级后目前版本号 DeepSeek-V3-0324，用户登录官方网页、APP、小程序进入对话界面后，关闭深度思考即可体验。API 接口和使用方式保持不变。

DeepSeek官方建议：如非复杂推理任务，建议使用新版本 V3 模型，即刻享受速度更加流畅、效果全面提升的对话体验。

DeepSeek-V3-0324 与之前的 DeepSeek-V3 使用同样的 base 模型，仅改进了后训练方法。私有化部署时只需要更新 checkpoint 和tokenizer_config.json（tool calls 相关变动）。模型参数约 660B，开源版本上下文长度为 128K（网页端、App 和 API 提供 64K 上下文）。

与 DeepSeek-R1 保持一致，此次DeepSeek-V3-0324的开源仓库（包括模型权重）统一采用 MIT License，并允许用户利用模型输出、通过模型蒸馏等方式训练其他模型。

DeepSeek-V3-0324大模型的优化情况：

推理任务表现提高

新版 V3 模型借鉴 DeepSeek-R1 模型训练过程中所使用的强化学习技术，大幅提高了在推理类任务上的表现水平，在数学、代码类相关评测集上取得了超过 GPT-4.5 的得分成绩。

前端开发能力增强

在 HTML 等代码前端任务上，新版 V3 模型生成的代码可用性更高，视觉效果也更加美观、富有设计感。

中文写作升级

在中文写作任务方面，新版 V3 模型基于 R1 的写作水平进行了进一步优化，同时特别提升了中长篇文本创作的内容质量。

中文搜索能力优化

新版 V3 模型可以在联网搜索场景下，对于报告生成类指令输出内容更为详实准确、排版更加清晰美观的结果。（宜月）