DeepSeek-V3-0324
DeepSeek-V3-0324 is an AI model published by DeepSeek-AI, released on 2025-03-24, for 聊天大模型, with 6710.0B parameters, and 128K tokens context length, requiring about 1442GB storage, under the MIT License license.
Data sourced primarily from official releases (GitHub, Hugging Face, papers), then benchmark leaderboards, then third-party evaluators. Learn about our data methodology
| Modality | Input | Output |
|---|---|---|
| Text | $0.27 | $1.1 |
DeepSeek-V3-0324 currently shows benchmark results led by GSM8K (3 / 26, score 96.30), GPQA (2 / 14, score 68.40), DROP (3 / 9, score 89.70). This page also consolidates core specs, context limits, and API pricing so you can evaluate the model from benchmark results and deployment constraints together.
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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