《DeepSeek V3版本微调升级揭晓:V3与R1模型融合进程加速》

admin312025-03-26 16:14:54

DeepSeek V3 Plus:在R2与V4来临之前的一次惊喜升级

作者:summer
邮箱:huangxiaoyi@pingwest.com

在R2和V4的发布前夕,DeepSeek带来了令人惊喜的“V3 Plus”版本。3月24日,DeepSeek悄然在Huggingface上发布了V3的“小版本”迭代——DeepSeek-V3-0324。这一举措迅速引发了开发者社区的广泛尝鲜和一致好评。

随后,3月25日晚,官方对该版本发布了详细的报告。报告中,DeepSeek详细列出了四个官方亮点,分别是推理能力、前端开发能力、中文写作能力以及中文搜索能力的强化。

实用性的升级,V3-0324展现显著突破

乍看之下,这些能力的提升似乎都集中在用户常见的任务场景中。实际上,这次升级非常注重实用性。虽然名为“小版本”,但V3-0324在多个关键能力上实现了显著突破,尤其是在代码生成能力的提升上给人留下了深刻印象。用户无需关闭深度思考模式,即可体验这一新版本,而API接口和使用方式保持不变。

聚焦R1优势,DeepSeek V3展现全面升级

仔细观察这几个提升的领域,你会发现一个有趣的现象:DeepSeek对V3的升级,几乎全部集中在R1的优势能力范围内。报告显示,推理能力的提升主要体现在新版V3模型在百科知识(MMLU-Pro, GPQA)、数学(MATH-500, AIME 2024)和代码任务(LiveCodeBench)的表现上,尤其在数学和代码类评测集上,V3-0324的得分超过了GPT-4.5和Claude-Sonnet-3.7。

R1与V3的差异化策略,提升算力资源与任务需求匹配

过去,DeepSeek的两个模型中,R1是专门的推理模型,而V3则更适合日常对话。如今,V3系列也获得了推理能力的显著升级,用户可以根据任务难度选择合适的模型:复杂问题用R1,日常对话用新版V3。这种差异化策略使得算力资源与任务需求更加匹配,避免了不必要的计算浪费。

代码稳定性和准确性提升,DeepSeek成为开发者新宠

在推理能力之外,模型的代码稳定性和准确性也备受瞩目。继Claude-Sonnet-3.7在前端开发能力上大放异彩之后,大模型在这一场景的实用性引起了额外的关注。在V3新版本的技术报告发布之前,许多网友迫不及待地测试了V3-0324在前端开发场景下的能力提升。

有开发者报告称,在生成800行代码的过程中,代码的字符跳动如同“冒火星”,但却无一错误。对于开发者来说,这种在遍地都是爱报错的AI编程工具中脱颖而出,显得尤为珍贵。

V3-0324:免费使用,性价比超高

值得一提的是,这个与Claude不相上下的新版本可以免费使用,而据网友测算,付费API的价格更是便宜了15倍。

DeepSeek R1的写作能力也备受认可

除了代码能力,DeepSeek R1的写作能力也一直备受推崇。其细腻的文风虽然有时会陷入极繁主义的浮夸,但情节连贯性和特定风格下的表达能力非常强。许多短剧和小说从业者都表示,已经开始应用DeepSeek进行创作。

V3新版本在中文能力上也有明显增强

此次,新版本V3在中文能力上也有显著增强,特别是在中长篇文本创作上,质量更高,结构更完整,逻辑更严密,实用性也大大增强。

DeepSeek的透明度和友好性继续体现

在开源方面,DeepSeek继续保持了一贯的透明度和友好性。作为小版本更新,私有化部署只需更新checkpoint和tokenizer_config.json等少量文件,这意味着现有用户升级成本极低,几乎可以无缝迁移。

DeepSeek对技术命名的诚实态度令人期待

这些能力提升的幅度其实相当大,但DeepSeek并没有将其称为V3.5或V3.7,而是仅仅定义为一次V3小版本更新。在行业版本迭代泛滥、概念炒作盛行的当下,DeepSeek通过低调务实的姿态赢得了更多开发者社区的尊重。虽然能力有显著提升,但由于没有大的技术路线突破,仍将其定位为小版本迭代,这意味着当DeepSeek真正发布R2时,那将是一次名副其实的重大升级,而非行业常见的“通货膨胀式”命名。

DeepSeek的未来路线:V系列与R系列融合

这次更新最重要的地方还在于,DeepSeek的V3和R1发布后,如Anthropic等竞争对手开始尝试用新方法超车,核心在于将推理模型和大语言模型融合。无论是通过AI自动调配融合到一起,还是从模型层面“合二为一”,DeepSeek此次更新都明确展示了自己接下来的路线——将V系列和R系列融合成一个新模型。

DeepSeek:开源之路继续前行

官方报告中明确指出,此次更新与之前的DeepSeek-V3使用同样的base模型,仅改进了后训练方法,并借鉴了DeepSeek-R1模型训练过程中的强化学习技术。这是纯RL路线的再一次验证和公示,在对手们继续闭源并使用“唯一混合模型”这样的概念来吸引人的时候,DeepSeek继续通过开源为行业提供公开的高效迭代思路。

DeepSeek的这场开源之战还将继续,精彩仍在后头。


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