DeepSeekV3技术报告高清版.pdf

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DeepSeek-V3技术报告

DeepSeek-AI

research@

摘要

⽇

7我们推出了DeepSeek-V3，这是⼀个强⼤的混合专家（MoE）语⾔模型，总参数为671B，每个token

激活37B。为了实现⾼效推理和具有成本效益的训练，DeepSeek-V3采⽤了多头潜在注意⼒（MLA）和

⽉DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3开创了⼀种

⽆辅助损失的负载平衡策略，并设定了多token预测训练⽬标，以实现更强的性能。我们在148万亿个

1多样化和⾼质量的token上对DeepSeek-V3进⾏了预训练，随后进⾏了监督微调和强化学习阶段，以充

分发挥其能⼒。全⾯评估表明，DeepSeek-V3的表现优于其他开源模型，并且其性能可与领先的闭源模

年型相媲美。尽管表现出⾊，DeepSeek-V3的完整训练仅需2.788MH800GPU⼩时。此外，其训练过程

4⾮常稳定。在整个训练过程中，我们没有经历任何不可恢复的损失峰值，也没有进⾏任何回滚。模型检查

2点可在

]

c/deepseek-ai/DeepSeek-V3.

[

vDeepSeek-V3DeepSeek-V2.5Qwen2.5-72B-InstLlama-3.1-405B-InstGPT-4o-0513Claude-3.5-Sonnet-1022

7100

490.2

80.0

28075.978.078.3

74.774.6

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