DeepSeek-V3 — флагманская модель линейки DeepSeek 2024 года, построенная на масштабируемой архитектуре Mixture-of-Experts (MoE). Модель объединяет 671 миллиард параметров с разреженной активацией экспертов и поддержкой длинного контекста до 128K токенов.
DeepSeek-V3 стала развитием DeepSeek-V2 и технологической основой для reasoning-линии DeepSeek-R1. В отличие от специализированной code-модели DeepSeek-Coder, V3 является универсальной LLM общего назначения.
Архитектура и масштаб
- Общий объём параметров: 671B
- Активных параметров на токен: около 37B
- Архитектура: Mixture-of-Experts (MoE)
- Контекстное окно: 64K–128K токенов
Разреженная архитектура позволяет активировать только часть экспертов для каждого токена, что снижает вычислительную стоимость inference по сравнению с плотной моделью аналогичного масштаба.
Ключевые технологические особенности
DeepSeekMoE
Механизм выбора экспертов обеспечивает баланс между масштабом и эффективностью. Модель сохраняет способность к обобщению при сниженной нагрузке на GPU-кластеры.
Multi-head Latent Attention
Модифицированные механизмы внимания оптимизированы для работы с длинным контекстом и большими документами.
Длинный контекст
Поддержка до 128K токенов позволяет анализировать крупные документы, юридические тексты, отчёты и длинные технические спецификации без фрагментации входных данных.
Benchmark-показатели
DeepSeek-V3 демонстрирует высокие результаты на стандартных тестах:
- MMLU — около 88–89%
- MATH — около 90%
- GPQA — около 59%
Модель приближается к уровню ведущих закрытых LLM по ряду задач, оставаясь при этом доступной в open-weight вариантах.
Сценарии применения
Универсальные LLM-задачи
- интеллектуальные ассистенты;
- резюмирование и анализ документов;
- корпоративные базы знаний;
- генерация текстов;
- подготовка аналитических отчётов.
RAG и агентные системы
DeepSeek-V3 используется как базовая модель в Retrieval-Augmented Generation и AI-агентах. Для более сложных логических задач применяется DeepSeek-R1.
Сравнение с российскими моделями
По сравнению с YandexGPT 5 Pro и GigaChat MAX, DeepSeek-V3 ориентирован на англоязычные и китайские академические бенчмарки (MMLU, MATH). Российские модели преимущественно оптимизированы под русскоязычные сценарии и ассистентские задачи.
Архитектурно DeepSeek-V3 отличается применением MoE-подхода, тогда как GigaChat MAX и YandexGPT 5 Pro не раскрывают детализированную информацию о внутренней архитектуре и параметрах.
Ограничения
- Не специализирован на глубоком многошаговом reasoning (для этого используется DeepSeek-R1);
- Возможны галлюцинации и логические неточности;
- Требует значительных вычислительных ресурсов при полном масштабе.
Роль в экосистеме DeepSeek
DeepSeek-V3 является центральной универсальной моделью платформы. Она объединяет масштаб, длинный контекст и MoE-архитектуру, выступая базой для reasoning-поколения DeepSeek-R1 и мультимодальных моделей DeepSeek-VL2.
Таким образом, DeepSeek-V3 — это ядро всей линейки, обеспечивающее баланс между производительностью, масштабом и стоимостью inference.