在AI的世界里，每一次技術(shù)的迭代都像是在賽場(chǎng)上的一次沖刺，而DeepSeek V3 0324無(wú)疑是這場(chǎng)賽跑中的佼佼者。自2024年12月首次開源發(fā)布以來(lái)，DeepSeek V3就以其高效、卓越的性能和易用性在AI領(lǐng)域嶄露頭角。而2025年3月24日的最新更新，更是讓這款模型如虎添翼，成為了眾多開發(fā)者眼中的“新寵”。

一、DeepSeek V3 0324：更新亮點(diǎn)全解析

（一）用戶體驗(yàn)全面升級(jí)

這次更新首先在用戶體驗(yàn)上做足了功夫。DeepSeek的官網(wǎng)、移動(dòng)應(yīng)用和小程序都進(jìn)行了優(yōu)化，而且默認(rèn)關(guān)閉了“深度思考”模式，這意味著用戶在使用過(guò)程中可以更加流暢地與模型互動(dòng)，而不會(huì)因?yàn)檫^(guò)多的思考時(shí)間而感到等待的焦慮。這種對(duì)交互的優(yōu)化，無(wú)疑讓DeepSeek V3 0324在使用上更加便捷。

（二）API接口穩(wěn)定如初

對(duì)于開發(fā)者來(lái)說(shuō)，DeepSeek V3 0324的API接口和使用方法保持不變，這意味著之前已經(jīng)集成好的應(yīng)用（比如通過(guò)??model='deepseek-chat'??調(diào)用）完全不需要重新調(diào)整。這種穩(wěn)定性對(duì)于開發(fā)者來(lái)說(shuō)至關(guān)重要，因?yàn)樗?jié)省了大量的時(shí)間和精力，讓他們可以更加專注于模型性能的提升和應(yīng)用的創(chuàng)新。

（三）架構(gòu)優(yōu)化，性能飛躍

雖然這次更新沒(méi)有提及重大的架構(gòu)變化，但通過(guò)對(duì)現(xiàn)有671B參數(shù)的Mixture-of-Experts（MoE）模型的精細(xì)打磨，DeepSeek V3 0324在性能上有了顯著的提升。每個(gè)token激活的參數(shù)量保持在37B，這種高效的參數(shù)激活機(jī)制，讓模型在處理各種任務(wù)時(shí)都能保持快速響應(yīng)。

（四）多平臺(tái)可用，自由選擇

更新后的DeepSeek V3 0324不僅在DeepSeek的官方平臺(tái)（官網(wǎng)、應(yīng)用、小程序）上可以使用，還同步上線了HuggingFace。開發(fā)者可以根據(jù)自己的需求，自由選擇使用平臺(tái)。而且，技術(shù)報(bào)告和模型權(quán)重都遵循MIT許可，這意味著開發(fā)者可以自由地獲取和使用這些資源，為自己的項(xiàng)目增添動(dòng)力。

二、DeepSeek V3 0324：性能到底有多強(qiáng)？

有人在X平臺(tái)上對(duì)DeepSeek V3 0324進(jìn)行了內(nèi)部測(cè)試，結(jié)果令人驚嘆。在所有測(cè)試指標(biāo)上，DeepSeek V3 0324都實(shí)現(xiàn)了巨大的飛躍，成為了目前表現(xiàn)最佳的非推理模型，甚至超越了之前一直占據(jù)榜首的Sonnet 3.5。

在Chatbot Arena的排行榜上，DeepSeek V3 0324也展現(xiàn)出了強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力。那么，我們?cè)撊绾误w驗(yàn)這款強(qiáng)大的模型呢？

（一）免費(fèi)試用，輕松上手

• 官網(wǎng)體驗(yàn)：你可以直接訪問(wèn)DeepSeek官網(wǎng)，免費(fèi)試用最新的V3版本。無(wú)需復(fù)雜的注冊(cè)流程，只需簡(jiǎn)單幾步，就能開始與模型互動(dòng)。
• 移動(dòng)應(yīng)用：無(wú)論是iOS還是Android用戶，都可以在應(yīng)用商店下載DeepSeek的移動(dòng)應(yīng)用，隨時(shí)隨地體驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膹?qiáng)大功能。
• API接入：如果你是開發(fā)者，可以通過(guò)訪問(wèn)DeepSeek API文檔來(lái)獲取詳細(xì)的接入信息。目前，API的定價(jià)為每百萬(wàn)輸入token 0.14美元，而且這個(gè)優(yōu)惠價(jià)格至少會(huì)持續(xù)到2025年2月8日（雖然可能會(huì)延長(zhǎng)）。
• HuggingFace下載：在HuggingFace上，你可以輕松下載到“DeepSeek V3 0324”的權(quán)重和技術(shù)報(bào)告，方便你進(jìn)行本地部署和研究。

（二）本地運(yùn)行，感受強(qiáng)大

讓我們來(lái)看看如何在本地使用DeepSeek-V3-0324。通過(guò)llm-mlx插件，我們可以輕松地在本地運(yùn)行這個(gè)模型。以下是詳細(xì)的安裝步驟：

!pip install llm
!llm install llm-mlx
!llm mlx download-model mlx-community/DeepSeek-V3-0324-4bit

這幾行代碼會(huì)安裝核心的llm CLI，添加MLX后端插件，并下載4位量化模型（DeepSeek-V3-0324-4bit），這種量化模型更加節(jié)省內(nèi)存，非常適合在本地運(yùn)行。

接下來(lái)，我們可以通過(guò)以下命令在本地運(yùn)行一個(gè)聊天提示：

!llm chat -m mlx-community/DeepSeek-V3-0324-4bit 'Generate an SVG of a pelican riding a bicycle'

如果模型運(yùn)行成功，它會(huì)返回一個(gè)SVG片段，展示一只鵜鶘騎自行車的有趣場(chǎng)景。這種強(qiáng)大的代碼生成能力，讓我們對(duì)DeepSeek-V3-0324的潛力充滿了期待。

（三）API交互，靈活高效

如果你希望通過(guò)API與DeepSeek-V3-0324進(jìn)行交互，也非常簡(jiǎn)單。首先，你需要安裝OpenAI兼容的SDK：

!pip3 install openai

然后，你可以使用以下Python腳本來(lái)與模型進(jìn)行交互：

from openai import OpenAI
import time

# 初始化計(jì)時(shí)
start_time = time.time()

# 初始化客戶端
client = OpenAI(
    api_key="Your_api_key", 
    base_url="https://api.deepseek.com"
)

# 發(fā)送流式聊天請(qǐng)求
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant"},
        {"role": "user", "content": "How many r's are there in Strawberry"},
    ],
    stream=True
)

# 處理流式響應(yīng)并收集指標(biāo)
prompt_tokens = 0
generated_tokens = 0
full_response = ""

for chunk in response:
    if hasattr(chunk, "usage") and hasattr(chunk.usage, "prompt_tokens"):
        prompt_tokens = chunk.usage.prompt_tokens

    if hasattr(chunk, "choices") and hasattr(chunk.choices[0], "delta") and hasattr(chunk.choices[0].delta, "content"):
        content = chunk.choices[0].delta.content
        if content:
            generated_tokens += 1
            full_response += content
            print(content, end="", flush=True)

# 性能跟蹤
end_time = time.time()
total_time = end_time - start_time

# 計(jì)算每秒token數(shù)
prompt_tps = prompt_tokens / total_time if prompt_tokens > 0else0
generation_tps = generated_tokens / total_time if generated_tokens > 0else0

# 輸出指標(biāo)
print("\n\n--- 性能指標(biāo) ---")
print(f"提示：{prompt_tokens} tokens, {prompt_tps:.3f} tokens-per-sec")
print(f"生成：{generated_tokens} tokens, {generation_tps:.3f} tokens-per-sec")
print(f"總時(shí)間：{total_time:.2f} 秒")
print(f"完整響應(yīng)長(zhǎng)度：{len(full_response)} 字符")

運(yùn)行這段代碼后，你可以得到模型的詳細(xì)性能指標(biāo)，比如提示token數(shù)、生成token數(shù)、每秒token數(shù)等。這些指標(biāo)可以幫助你更好地了解模型的性能，從而優(yōu)化你的應(yīng)用。

三、DeepSeek V3 0324：從代碼到營(yíng)銷，一網(wǎng)打盡！

DeepSeek V3 0324不僅在代碼生成方面表現(xiàn)出色，還能在數(shù)字營(yíng)銷領(lǐng)域大展身手。通過(guò)基于提示的代碼生成方法，我們可以使用DeepSeek-V3-0324自動(dòng)生成一個(gè)現(xiàn)代、簡(jiǎn)潔的數(shù)字營(yíng)銷落地頁(yè)。

以下是使用DeepSeek-V3-0324生成數(shù)字營(yíng)銷落地頁(yè)的代碼示例：

!pip3 install openai

from openai import OpenAI
import time

# 記錄開始時(shí)間
start_time = time.time()

client = OpenAI(api_key="Your_API_KEY", base_url="https://api.deepseek.com")

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a Website Developer"},
        {"role": "user", "content": "Code a modern small digital marketing Landing page"},
    ],
    stream=True
)

# 初始化變量以跟蹤token和內(nèi)容
prompt_tokens = 0
generated_tokens = 0
full_response = ""

# 處理流式響應(yīng)
for chunk in response:
    if hasattr(chunk, "usage") and hasattr(chunk.usage, "prompt_tokens"):
        prompt_tokens = chunk.usage.prompt_tokens

    if hasattr(chunk, "choices") and hasattr(chunk.choices[0], "delta") and hasattr(chunk.choices[0].delta, "content"):
        content = chunk.choices[0].delta.content
        if content:
            generated_tokens += 1
            full_response += content
            print(content, end="", flush=True)

# 計(jì)算時(shí)間指標(biāo)
end_time = time.time()
total_time = end_time - start_time

# 計(jì)算每秒token數(shù)
prompt_tps = prompt_tokens / total_time if prompt_tokens > 0else0
generation_tps = generated_tokens / total_time if generated_tokens > 0else0

# 輸出指標(biāo)
print("\n\n--- 性能指標(biāo) ---")
print(f"提示：{prompt_tokens} tokens, {prompt_tps:.3f} tokens-per-sec")
print(f"生成：{generated_tokens} tokens, {generation_tps:.3f} tokens-per-sec")
print(f"總時(shí)間：{total_time:.2f} 秒")
print(f"完整響應(yīng)長(zhǎng)度：{len(full_response)} 字符")

運(yùn)行這段代碼后，你將得到一個(gè)名為“NexaGrowth”的數(shù)字營(yíng)銷機(jī)構(gòu)的落地頁(yè)代碼。這個(gè)頁(yè)面采用了現(xiàn)代、簡(jiǎn)潔的設(shè)計(jì)，使用了精心挑選的配色方案，布局響應(yīng)式，并采用了當(dāng)代的網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)技術(shù)。導(dǎo)航欄固定在頁(yè)面頂部，英雄區(qū)域設(shè)計(jì)得能夠立即吸引注意力，配有醒目的標(biāo)題和號(hào)召性按鈕。

你可以通過(guò)以下鏈接查看完整的網(wǎng)站代碼和輸出：完整代碼和輸出。

四、回顧舊版本，展望新未來(lái)

為了更好地理解這次更新的亮點(diǎn)，我們不妨回顧一下DeepSeek V3在2024年12月首次發(fā)布時(shí)的基礎(chǔ)性能。當(dāng)時(shí)，DeepSeek V3擁有671B參數(shù)，經(jīng)過(guò)14.8T token的訓(xùn)練，耗費(fèi)了550萬(wàn)至558萬(wàn)美元，使用了266.4萬(wàn)H800 GPU小時(shí)。它引入了多頭潛在注意力（MLA）、多token預(yù)測(cè)（MTP）和無(wú)輔助損失的負(fù)載平衡，實(shí)現(xiàn)了每秒60個(gè)token的生成速度，超越了Llama 3.1 405B。

在后續(xù)的訓(xùn)練中，DeepSeek V3通過(guò)監(jiān)督微調(diào)（SFT）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）從DeepSeek R1中提取了推理能力，僅用了12.4萬(wàn)額外的GPU小時(shí)就完成了性能提升。這次3月的更新，正是在這一強(qiáng)大基礎(chǔ)之上的進(jìn)一步優(yōu)化，專注于提升用戶體驗(yàn)和針對(duì)性的性能調(diào)整，而不是進(jìn)行全面的架構(gòu)變革。

五、結(jié)語(yǔ)

DeepSeek V3 0324的更新看似微小，但卻帶來(lái)了巨大的改進(jìn)。它現(xiàn)在更快了，無(wú)論是處理數(shù)學(xué)問(wèn)題還是編寫代碼，都能迅速給出答案。它也非常穩(wěn)定，無(wú)論是在編寫代碼還是解決問(wèn)題時(shí)，都能始終如一地提供良好的結(jié)果。而且，它能夠一次性寫出700行代碼而不出現(xiàn)錯(cuò)誤，這對(duì)于那些依賴代碼構(gòu)建項(xiàng)目的開發(fā)者來(lái)說(shuō)無(wú)疑是一個(gè)巨大的福音。它仍然使用了高效的671B參數(shù)設(shè)置，并且使用成本低廉。現(xiàn)在，你可以嘗試最新的DeepSeek V3 0324，并在評(píng)論區(qū)告訴我你的想法！

DeepSeek V3 0324，無(wú)疑是AI領(lǐng)域的一顆明珠，它以其強(qiáng)大的性能、高效的運(yùn)行和廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，正在改變著我們對(duì)AI的認(rèn)知。無(wú)論是開發(fā)者還是普通用戶，都能從這款模型中獲得巨大的價(jià)值。讓我們一起期待DeepSeek在未來(lái)帶來(lái)更多驚喜吧！

本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)Halo咯咯    作者：基咯咯

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