DeepSeek V3 API

DeepSeek-V3, a 671B-parameter MoE language model with 37B activated per token, achieves efficient inference and cost-effective training using MLA and DeepSeekMoE architectures, outperforms open-source models, rivals leading closed-source models, and was stably trained on 14.8T tokens with only 2.788M H800 GPU hours.

原始信息汇总

DeepSeek V3 API 数据集概述

基本信息

• API名称: DeepSeek V3 API
• 类别: 人工智能/机器学习
• 提供者: Winbay Tech
• 订阅人数: 36
• API评分: 9.5 (受欢迎度)
• 服务等级: 99%
• 延迟: 34731ms

版本与定价

• 当前版本: v1
• 定价计划:
  • BASIC: $0.00 / 月
  • PRO: $4.99 / 月
  • ULTRA: $49.99 / 月
  • MEGA: $499.99 / 月

技术概述

• 模型类型: Mixture-of-Experts (MoE) 语言模型
• 总参数: 671B
• 每个令牌激活参数: 37B
• 关键技术:
  • Multi-head Latent Attention (MLA)
  • DeepSeekMoE 架构
  • 无辅助损失负载均衡策略
  • 多令牌预测训练目标
• 预训练数据: 14.8 万亿高质量令牌
• 训练稳定性: 无不可恢复的损失峰值或回滚
• 训练资源: 2.788M H800 GPU 小时

性能

• 优势: 优于其他开源模型，性能接近领先的闭源模型
• 效率: 推理高效，训练成本低

其他信息

• 产品网站: Product Website

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

DeepSeek-V3是一个671B参数的MoE语言模型，采用MLA和DeepSeekMoE架构，每token激活37B参数，在高效推理和低成本训练方面表现优异，性能超越开源模型并媲美领先闭源模型。该模型基于14.8T tokens数据稳定训练，仅消耗278.8万H800 GPU小时。