DeepSeek

核心能力

• 架构与参数规模：DeepSeek-V3 采用 Mixture of Experts（MoE）架构，激活参数量为 370 亿，总参数量达到 6710 亿，这使得它在处理复杂任务时能够灵活调用不同专家模块，充分发挥其强大的计算能力。
• 推理速度：相比之前的版本，DeepSeek-V3 在推理速度上取得了显著突破，成为开源模型中的佼佼者，并且在全球范围内与最先进的闭源模型相媲美。

性能表现

• 英语任务：
  • 学术知识理解：在 MMLU（Multitask Language Understanding）系列任务中，DeepSeek-V3 表现优异，其中 MMLU（EM）得分为 88.5，MMLU-Redux（EM）为 89.1，MMLU-Pro（EM）为 75.9，分别高于 DeepSeek-V2.5 和其他一些知名模型，如 Qwen2.5 和 Llama3.1，这表明其在理解英语学术知识方面具有较高的准确性和深度。
  • 阅读理解：在 DROP（3-shot F1）任务中，得分 91.6，显示出强大的阅读理解能力，能够准确理解文本并回答相关问题。
  • 逻辑推理：在 IF-Eval（Prompt Strict）任务中，得分 86.1，说明其在逻辑推理方面表现出色，能够根据给定的提示进行严格推理。
  • 常识问答：在 SimpleQA（Correct）任务中，得分为 24.9，虽然相对其他任务得分较低，但相比 DeepSeek-V2.5 仍有所提升，表明其在常识问答方面有一定能力，但仍有提升空间。
  • 框架理解：在 FRAMES（Acc.）任务中，得分 73.3，体现了其对英语语言框架的理解能力。
  • 长文本处理：在 LongBench v2（Acc.）任务中，得分 48.7，显示出其在处理长文本任务时的准确性。
• 代码生成与理解：
  • 代码生成：在 HumanEval-Mul（Pass@1）任务中，得分 82.6，表明其在生成高质量代码方面具有较强能力，能够满足多种编程需求。
  • 代码执行理解：在 LiveCodeBench（Pass@1-COT）任务中，得分 40.5，在 LiveCodeBench（Pass@1）任务中，得分 37.6，说明其能够较好地理解代码执行过程和结果。
  • 编程竞赛表现：在 Codeforces（Percentile）任务中，得分为 51.6，显示出其在编程竞赛场景下的竞争力。
  • 软件工程问题解决：在 SWE Verified（Resolved）任务中，得分 42.0，表明其能够有效解决软件工程相关问题。
  • 代码编辑与多语言处理：在 Aider-Edit（Acc.）任务中，得分 79.7，在 Aider-Polyglot（Acc.）任务中，得分 49.6，说明其在代码编辑和多语言代码处理方面具有一定能力。
• 数学能力：
  • 竞赛数学：在 AIME 2024（Pass@1）任务中，得分 39.2，显示出其在解决高级数学竞赛问题方面有一定实力。
  • 基础数学：在 MATH-500（EM）任务中，得分 90.2，表明其在基础数学问题的解决上准确率较高。
  • 数学竞赛：在 CNMO 2024（Pass@1）任务中，得分 43.2，说明其在数学竞赛问题的处理上也有一定表现。
• 中文任务：
  • 语义理解：在 CLUEWSC（EM）任务中，得分 90.9，显示出其对中文语义的深刻理解能力。
  • 学术知识理解：在 C-Eval（EM）任务中，得分 86.5，表明其在中文学术知识理解方面表现良好。
  • 常识问答：在 C-SimpleQA（Correct）任务中，得分 64.1，说明其在中文常识问答方面具有一定能力。

特点与优势

• 开源与先进性：DeepSeek-V3 作为开源模型，能够在全球范围内与最先进的闭源模型相竞争，这体现了其在技术上的先进性和开源社区的贡献价值。
• 多语言能力：从其在英语和中文任务上的表现来看，DeepSeek-V3 具备较强的多语言处理能力，能够满足不同语言场景下的多样化需求。
• 广泛的应用潜力：凭借其在学术知识理解、阅读理解、逻辑推理、代码生成与理解、数学能力以及多语言处理等方面的出色表现，DeepSeek-V3 在教育、科研、编程辅助、软件开发、语言翻译、智能客服等多个领域都具有广阔的应用前景，能够为不同行业的智能化发展提供有力支持。