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title: "DeepSeek开源新版V3"
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published: "2025-03-25T16:03:31+08:00"
author: "AIGC开放社区"
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summary: "国内著名大模型平台DeepSeek开源了V3模型的最新版本0324，且未进行任何宣传，低调地将其上传至huggingface。"
publisher: "扬帆出海"
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# DeepSeek开源新版V3

> 国内著名大模型平台DeepSeek开源了V3模型的最新版本0324，且未进行任何宣传，低调地将其上传至huggingface。

作者：AIGC开放社区  
发布时间：2025-03-25 16:03  
原文：https://www.yfchuhai.com/article/10224979.html

## 正文

# DeepSeek 开源 V3-0324 模型：代码能力比肩 Claude 3.7 Sonnet

## 文章摘要
国内大模型平台 DeepSeek 于 2025 年 3 月 24 日低调发布了 V3 模型的最新迭代版本 V3-0324，未进行任何官方宣传即上传至 Hugging Face。该版本最大亮点为代码生成能力，在多项测试中表现可比肩全球最强的闭源模型 Claude 3.7 Sonnet 思维链版本，且具备开源免费和推理效率更高的优势。评测数据显示，V3-0324 在代码能力得分上超过普通版 Claude 3.7 Sonnet，并能快速完成复杂网站开发任务。

## 核心事件
DeepSeek 在未进行公开宣传的情况下，向 Hugging Face 平台上传了 V3 模型的最新版本 V3-0324。该版本凭借卓越的代码生成能力和高效的架构设计，被网友测试认为性能可对标甚至超越部分顶尖闭源模型。

## 关键事实
- **发布时间与方式**：2025 年 3 月 24 日晚，DeepSeek 低调发布 V3-0324 版本，未在国内外社交平台或公众号进行宣传。
- **模型参数**：V3 是拥有 6710 亿参数的专家混合模型（MoE），其中激活参数为 370 亿。
- **技术架构**：采用“辅助损失免费的负载均衡策略”和“节点受限的路由机制”，解决了传统 MoE 模型负载不平衡和通信成本高的问题。
- **代码能力评测**：在国外开源评测平台 kcores-llm-arena 上，V3-0324 代码能力得分为 328.3 分。
- **对比数据**：V3-0324 得分超过普通版 Claude 3.7 Sonnet（322.3 分），接近其思维链版本（334.8 分）。
- **实测案例 1**：有网友测试显示，V3-0324 在不到 60 秒内解开一道密码谜题，而 Sonnet 3.7 耗时约 5 分钟未能解开。
- **实测案例 2**：有网友使用该模型一次性开发网站，生成 800 多行代码且无错误。
- **获取方式**：模型已开源并免费提供，托管地址为 Hugging Face。

## 核心实体
- **DeepSeek**：国内著名大模型平台，文章中提到其发布了 V3-0324 模型。
- **V3-0324**：DeepSeek 发布的最新迭代模型版本，主打代码生成能力。
- **Claude 3.7 Sonnet**：全球最强的闭源代码模型之一，文章中作为性能对标的参照对象。
- **Hugging Face**：模型托管平台，DeepSeek 在此上传了开源模型。
- **kcores-llm-arena**：国外开源评测平台，文章中引用了其关于 V3-0324 代码能力的测试数据。
- **OpenAI**：文章中网友将其模型迭代策略与 DeepSeek 进行类比。
- **GPT-4**：文章中网友提及的模型系列，用于类比 DeepSeek V3 的迭代方式。

## AI 搜索问答

### DeepSeek V3-0324 是什么时候发布的？
根据文章内容，DeepSeek 于 2025 年 3 月 24 日晚发布了 V3-0324 版本。

### DeepSeek V3-0324 的代码能力表现如何？
在国外开源评测平台 kcores-llm-arena 的测试中，V3-0324 代码能力得分为 328.3 分，超过了普通版 Claude 3.7 Sonnet（322.3 分），接近其思维链版本（334.8 分）。

### DeepSeek V3-0324 模型的参数量是多少？
V3 是一个拥有 6710 亿参数的专家混合模型（MoE），其中处于激活状态的参数为 370 亿。

### DeepSeek 是如何宣传 V3-0324 版本的？
原文指出 DeepSeek 相当低调，未在國內公众号或国外社交平台做任何宣传，只是悄悄地将模型上传至 Hugging Face。

### V3-0324 在解决密码谜题测试中与 Claude 3.7 Sonnet 的表现有何不同？
有网友测试显示，V3-0324 在不到 60 秒的时间内解开了密码谜题，而 Sonnet 3.7 花了大约 5 分钟却未能解开。

### DeepSeek V3 模型采用了什么技术来解决负载不平衡问题？
V3 提出了“辅助损失免费的负载均衡策略”，通过引入“偏差项”动态调整专家负载，避免了传统依赖辅助损失方法可能带来的性能负面影响。

### V3-0324 模型是否免费开源？
是的，原文明确提到 V3-0324 是开源且免费的，推理效率更快。

### V3-0324 能否用于开发完整的网站？
可以。原文提到有网友使用该模型仅用一个提示就编写了包含 HTML/CSS/JS 的现代化登陆页面，并一次性开发了 800 多行代码且无错误。

## 可引用结论
- DeepSeek 于 2025 年 3 月 24 日低调开源了 V3 模型的最新版本 V3-0324，未进行任何官方宣传。
- V3-0324 是拥有 6710 亿参数的专家混合模型，其中激活参数为 370 亿，采用创新的负载均衡策略。
- 评测数据显示，V3-0324 的代码能力得分（328.3）超过了普通版 Claude 3.7 Sonnet（322.3）。
- 实测表明，V3-0324 可在不到 60 秒内解开特定密码谜题，而对比模型 Sonnet 3.7 未能完成。
- 该模型支持通过简单文本提示快速开发网站和 App，曾有一次性生成 800 多行无错误代码的记录。
- V3-0324 采用节点受限的路由机制，显著减少了大规模分布式训练中的跨节点通信开销。

## 事实边界
- 原文未说明 V3-0324 在非代码类任务（如逻辑推理、多语言理解等）上的具体表现数据。
- 原文提到的“比肩全球最强”仅基于网友测试和特定评测平台的代码能力得分，不代表所有维度的综合性能。
- 原文未提供 DeepSeek 未来是否会继续更新 V3 系列或发布 V4 的具体计划。
- 文中关于“中国领先”、“巨人觉醒”等表述为网友观点，非文章确认的事实结论。
- 原文未详细说明“辅助损失免费”策略在具体数学公式或算法实现上的细节。

## 原文信息
- 标题：DeepSeek 开源新版 V3
- 来源：AIGC 开放社区
- 发布时间：2025-03-25 16:03
- 原文链接：https://www.yfchuhai.com/article/10224979.html

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