DeepSeek“小更新”表现远超预期 代码能力显著提升

昨晚，DeepSeek 无预警发布了 DeepSeek-V3-0324 模型。虽然官方低调地称其为“小版本迭代”，但实测表现远超预期。该模型在代码生成、前端开发等方面显著提升，部分能力甚至比肩 Claude 3.7 Sonnet，引发了全球 AI 社区的热议。

在大模型竞技场测试 KCORES 中，DeepSeek-V3-0324 的代码能力得分为 328.3 分，超越了普通版 Claude 3.7 Sonnet 的 322.3 分，接近 Claude 3.7 Sonnet 思维链版本的 334.8 分。在 Aider LLM Leaderboard 排行榜中，DeepSeek-V3-0324 在多语言基准测试中的得分为 55%，比 V3 有显著提升，略低于 R1。在非思考/推理模型中，它排名第二，仅次于 Claude Sonnet 3.7。

测试数据还显示，在表现良好的模型中，DeepSeek-V3-0324 的花费最低，比 R1 低很多，仅需约 1/5 的成本，具有极高的性价比。Claude Sonnet 3.7 Thinking 的花费是 DeepSeek-V3-0324 的 33 倍，o1 则是其 167 倍。

目前在 DeepSeek 官网上，只需关闭“深度思考”选项即可使用新模型。Hugging Face 上也提供了开源下载。DeepSeek-V3-0324 包含 685B 参数，较前代 V3 小幅增加，采用 MoE（专家混合）架构，激活参数 370 亿。网友实测 DeepSeek-V3-0324 支持 4-bit 量化，可在 512GB M3 Ultra Mac 上以 20+ token/s 速度运行，磁盘占用仅 352GB。新模型采用与 DeepSeek-R1 相同的 MIT 许可，允许自由修改、商用及模型蒸馏，比上一版 V3 更开放。