就在3月24日晚，也就是刚刚，没有预兆，DeepSeek 悄悄在 Hugging Face 平台上面更新了它的 V3 模型，DeepSeek-V3-0324。
看了许多 X 网友的帖子发现，DeepSeek-V3-0324 模型（以下统称最新版V3）在前端代码的生成能力上有了质的提升，审美方面也提升了不少，甚至有网友说可以媲美 Claude 3.7 Sonnet。
网友表示最新版 V3 的编码能力已经接近目前地表最强扛把子 Claude 3.7 了。
DeepSeek 也在官方微信群通知，V3 模型已经完成小版本的升级，该版本的最新模型也已经同步至官网、App 和小程序，关闭“深度思考”就可体验。
最新版 V3 主要更新：
1. 上下文窗口达到 128k（之前64k）( fp注：此条持疑，旧版本也是 128k，只是很多平台都部署的 64k ）；
2. 代码能力有了质的提升，审美也跟上了；
3. 还是老规矩，免费、开源、可商用，更新变成了 MIT 开源许可。
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01
模型规模与架构
DeepSeek-V3 模型参数 685B，每个 token 激活 37 亿参数，继续沿用 “混合专家系统”（MoE）架构，由 256 个 “专家模型” 组成，根据问题选择 8 位专家协作，采用多头潜在注意力（MLA）降低推理时 KV 缓存，提升推理效率；引入无辅助损失的负载平衡策略，动态调整专家负载；使用多 token 预测（MTP）目标，增加训练信号密度，提高数据效率。
同时，最新版 V3 上下文窗从 64k 提升到128k，支持超长文本理解和生成。不过，有细心的群友发现论文已经的 128k 了，但是官方 API 文档中还是 64k，可能是做了限制，又或是还没更新。
从最新版 V3 与其同类产品的基准性能中，V3 在数学、代码、逻辑推理、知识问答等方面表现优秀，相比 V2 版本有显著提升。
02
实测案例
2.1 代码能力及审美
输入：
用 Vue 3 或 React 编写一个动态天气卡片组件，要求： 1. 响应式布局，适配移动端和桌面端 2. 包含天气图标（如晴/雨/云）、温度、城市搜索输入框 3. 背景色根据天气类型动态变化（如晴天为渐变橙，雨天为渐变蓝）
4. 悬停时有微交互动画（如卡片浮动）
附：使用 Tailwind CSS 或 CSS-in-JS 实现样式。
以上的效果，一遍就过，输入城市名字，就能给出响应的天气卡片，同时背景颜色也会根据天气情况适应变化（当然天气我没配API，都是随机的），响应式布局也ok，网页移动端均适配，审美确实也不错，跟上了。
2.2 数学推理能力
输入：若一个长方体的长、宽、高分别增加 10%、20%、15%，体积增加了多少百分比？
测试模型能否正确分步计算，并给出逻辑清晰的解释。
从模型给出的答案来看，这个数学题的解题思路还是非常清晰的，输出速度也非常快，也没有过多的废话。
2.3 多轮对话与知识问答
输入：量子计算的主要优势是什么？ 模型回答后，继续追问：它与传统计算机在 Shor 算法上的具体区别是什么？
继续追问：用表格总结一下量子计算和传统计算的主要区别
连续追问细节，测试上下文保持能力。
刚好前段时间看到朋友关于量子计算的文章，就问了一个关于量子计算的问题，从有限的知识，整体来看，连续追问 3 次之后，上下文的关联能力和一致性还是很不错的，懂量子计算的朋友们也帮我检查一下回答的质量怎么样，欢迎评论区留言。
2.4 高难度翻译
输入： 将以下包含文化隐喻的句子翻译成英语，并解释如何处理隐喻部分：“这个算法像‘老黄牛’一样稳定，但缺乏‘灵鹤’的灵活性。”
用豆包、百度翻译进行验证。
翻译效果不错，翻译成英文的句子再让豆包、百度翻译都能进行中文意思的还原，处理隐喻部分也解释到位。
2.5 长文本理解与摘要
输入：请用500字概括这篇论文的主要贡献和方法
我用 DeepSeek-V3-0324 的论文进行了长文本的测试，论文字数应该是有几万字的，并且是全英，总结的效果和追问都很准确，该模型就是在 2048 个 NVIDIA H800 GPU 的集群上训练出来的。
03
Last but not least
从以上 5 个方面，包括代码能力、数学推理能力、上下文关联、翻译以及长文本理解来看，V3 确实有了质的提升，尤其是代码能力，生成速度快，审美能力也大幅度提升，相比以往大多数模型的审美，确实像网友所说，可以跟 Claude 3.7 Sonnet 媲美了。
最后，还有就是刚刚开源的最新版 V3 同样可商用，该模型权重已开源在 HuggingFace，可用于研究和商业用途。
AI Coding，它在东方升起来了。
DeepSeek nb！
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