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DeepSeek-V3-0324
数据优先来自官方发布（GitHub、Hugging Face、论文），其次为评测基准官方结果，最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
DeepSeek-V3-0324 当前已收录的代表性评测结果包括 GPQA（1 / 13，得分 68.40）、GSM8K（3 / 26，得分 96.30）、DROP（3 / 9，得分 89.70）。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格，便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。
DeepSeek-AI开源的DeepSeekV3更新版本，版本号是0324，是2025年3月24日上传到HuggingFace上并以MIT协议开源。
根据模型提供的配置信息，DeepSeekV3-0324依然是MoE大模型，包含256个路由专家和1个共享专家，每个token使用8个专家推理。DeepSeekV3-0324通过RoPE可以扩展到最高163840上下文长度（160K）。模型词汇表大小是129280个。与DeepSeekV3相比，这些参数都没有变化，这意味着大概率是原有模型继续训练或者后训练的结果~
集成 LoRA 机制，支持轻量级微调。
目前暂无其它信息披露。
2025年3月25日，官方更新了更多的升级内容。总结如下：
尽管模型架构等技术方面没有变化，但是相比较DeepSeek V3，DeepSeek V3-0324升级却很多，核心是推理能力显著增强。主要总结如下：
针对开发者关心的代码生成质量方面，DeepSeekV3-0324的能力显著增强，主要包括：
在第二点中，已经有多人一句话生成了800行前端网页，很美观。如下图所示：
在官方的介绍中，DeepSeek V3-0324在文本生成质量方面也有明显提示，看介绍应该是用了R1生成的结果做了后训练：
此外，在多轮对话和交互方面也有提升：
为了支持更好的联网生成效果，DeepSeek V3-0324在报告类请求的分析深度和输出细节方面也有增强，具体来说有如下2点提升：
最后，DeepSeek V3-0324在函数调用方面也有了优化，主要修复了此前V3版本中的函数调用准确性问题，这意味着在构建AI Agent应用中，DeepSeek V3-0324可能会有更好的效果，具体包含：
DeepSeek-V3-0324在多个权威基准测试中展现出突破性进步，相比较DeepSeek V3，DeepSeek V3-0324在多个评测指标中都有显著提升：
而根据DataLearnerAI的大模型官方评测排行榜，以MMLU Pro这种高难度综合知识评测为例，DeepSeek V3-0324已经是仅次于GPT-4.5的非推理大模型。
数据来源： https://www.datalearner.com/ai-models/ai-benchmarks-tests/benchmarks-for-all
甚至，在AIME2024的评测中，DeepSeekV3-0324甚至超过了Grok3，成为仅次于DeepSeek-R1的模型。
数据来源DataLearnerAI大模型对比评测工具： https://www.datalearner.com/ai-models/ai-benchmarks-tests/compare-result?benchmarkInputString=16,32,36,37,40&modelInputString=543,515,488,492,496,508
而在LiveCodeBench的编程方面也是非常强悍！
关于DeepSeek V3-0324更多的介绍参考DataLearner博客： https://www.datalearner.com/blog/1051742900777784
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| 模态 | 输入 | 输出 |
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| 文本 | $0.27 | $1.1 |