在AI的世界里，每一次技術的迭代都像是在賽場上的一次沖刺，而DeepSeek V3 0324無疑是這場賽跑中的佼佼者。自2024年12月首次開源發(fā)布以來，DeepSeek V3就以其高效、卓越的性能和易用性在AI領域嶄露頭角。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：更新亮點全解析

（一）用戶體驗全面升級

這次更新首先在用戶體驗上做足了功夫。DeepSeek的官網(wǎng)、移動應用和小程序都進行了優(yōu)化，而且默認關閉了“深度思考”模式，這意味著用戶在使用過程中可以更加流暢地與模型互動，而不會因為過多的思考時間而感到等待的焦慮。這種對交互的優(yōu)化，無疑讓DeepSeek V3 0324在使用上更加便捷。

（二）API接口穩(wěn)定如初

對于開發(fā)者來說，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)集成好的應用（比如通過??model='deepseek-chat'??調(diào)用）完全不需要重新調(diào)整。這種穩(wěn)定性對于開發(fā)者來說至關重要，因為它節(jié)省了大量的時間和精力，讓他們可以更加專注于模型性能的提升和應用的創(chuàng)新。

（三）架構優(yōu)化，性能飛躍

雖然這次更新沒有提及重大的架構變化，但通過對現(xiàn)有671B參數(shù)的Mixture-of-Experts（MoE）模型的精細打磨，DeepSeek V3 0324在性能上有了顯著的提升。每個token激活的參數(shù)量保持在37B，這種高效的參數(shù)激活機制，讓模型在處理各種任務時都能保持快速響應。

（四）多平臺可用，自由選擇

更新后的DeepSeek V3 0324不僅在DeepSeek的官方平臺（官網(wǎng)、應用、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。而且，技術報告和模型權重都遵循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，為自己的項目增添動力。

二、DeepSeek V3 0324：性能到底有多強？

有人在X平臺上對DeepSeek V3 0324進行了內(nèi)部測試，結果令人驚嘆。在所有測試指標上，DeepSeek V3 0324都實現(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)出了強大的競爭力。那么，我們該如何體驗這款強大的模型呢？

（一）免費試用，輕松上手

• 官網(wǎng)體驗：你可以直接訪問DeepSeek官網(wǎng)，免費試用最新的V3版本。無需復雜的注冊流程，只需簡單幾步，就能開始與模型互動。
• 移動應用：無論是iOS還是Android用戶，都可以在應用商店下載DeepSeek的移動應用，隨時隨地體驗模型的強大功能。
• API接入：如果你是開發(fā)者，可以通過訪問DeepSeek API文檔來獲取詳細的接入信息。目前，API的定價為每百萬輸入token 0.14美元，而且這個優(yōu)惠價格至少會持續(xù)到2025年2月8日（雖然可能會延長）。
• HuggingFace下載：在HuggingFace上，你可以輕松下載到“DeepSeek V3 0324”的權重和技術報告，方便你進行本地部署和研究。

（二）本地運行，感受強大

讓我們來看看如何在本地使用DeepSeek-V3-0324。通過llm-mlx插件，我們可以輕松地在本地運行這個模型。以下是詳細的安裝步驟：

!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，非常適合在本地運行。

接下來，我們可以通過以下命令在本地運行一個聊天提示：

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

如果模型運行成功，它會返回一個SVG片段，展示一只鵜鶘騎自行車的有趣場景。這種強大的代碼生成能力，讓我們對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API與DeepSeek-V3-0324進行交互，也非常簡單。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腳本來與模型進行交互：

from openai import OpenAI
import time

# 初始化計時
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
)

# 處理流式響應并收集指標
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
print("\n\n--- 性能指標 ---")
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"總時間：{total_time:.2f} 秒")
print(f"完整響應長度：{len(full_response)} 字符")

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

三、DeepSeek V3 0324：從代碼到營銷，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)字營銷領域大展身手。通過基于提示的代碼生成方法，我們可以使用DeepSeek-V3-0324自動生成一個現(xiàn)代、簡潔的數(shù)字營銷落地頁。

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

!pip3 install openai

from openai import OpenAI
import time

# 記錄開始時間
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
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)

# 計算時間指標
end_time = time.time()
total_time = end_time - start_time

# 計算每秒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
print("\n\n--- 性能指標 ---")
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"總時間：{total_time:.2f} 秒")
print(f"完整響應長度：{len(full_response)} 字符")

運行這段代碼后，你將得到一個名為“NexaGrowth”的數(shù)字營銷機構的落地頁代碼。這個頁面采用了現(xiàn)代、簡潔的設計，使用了精心挑選的配色方案，布局響應式，并采用了當代的網(wǎng)頁設計技術。導航欄固定在頁面頂部，英雄區(qū)域設計得能夠立即吸引注意力，配有醒目的標題和號召性按鈕。

你可以通過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

為了更好地理解這次更新的亮點，我們不妨回顧一下DeepSeek V3在2024年12月首次發(fā)布時的基礎性能。當時，DeepSeek V3擁有671B參數(shù)，經(jīng)過14.8T token的訓練，耗費了550萬至558萬美元，使用了266.4萬H800 GPU小時。它引入了多頭潛在注意力（MLA）、多token預測（MTP）和無輔助損失的負載平衡，實現(xiàn)了每秒60個token的生成速度，超越了Llama 3.1 405B。

在后續(xù)的訓練中，DeepSeek V3通過監(jiān)督微調(diào)（SFT）和強化學習（RL）從DeepSeek R1中提取了推理能力，僅用了12.4萬額外的GPU小時就完成了性能提升。這次3月的更新，正是在這一強大基礎之上的進一步優(yōu)化，專注于提升用戶體驗和針對性的性能調(diào)整，而不是進行全面的架構變革。

五、結語

DeepSeek V3 0324的更新看似微小，但卻帶來了巨大的改進。它現(xiàn)在更快了，無論是處理數(shù)學問題還是編寫代碼，都能迅速給出答案。它也非常穩(wěn)定，無論是在編寫代碼還是解決問題時，都能始終如一地提供良好的結果。而且，它能夠一次性寫出700行代碼而不出現(xiàn)錯誤，這對于那些依賴代碼構建項目的開發(fā)者來說無疑是一個巨大的福音。它仍然使用了高效的671B參數(shù)設置，并且使用成本低廉?，F(xiàn)在，你可以嘗試最新的DeepSeek V3 0324，并在評論區(qū)告訴我你的想法！

DeepSeek V3 0324，無疑是AI領域的一顆明珠，它以其強大的性能、高效的運行和廣泛的應用場景，正在改變著我們對AI的認知。無論是開發(fā)者還是普通用戶，都能從這款模型中獲得巨大的價值。讓我們一起期待DeepSeek在未來帶來更多驚喜吧！

本文轉載自公眾號Halo咯咯    作者：基咯咯

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/BQOT-gWR6huwmRBFgr2EoQ??