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该页面是“北京智源人工智能研究院”官网的技术文章，系统介绍了最新开源大模型 DeepSeek-V3。它采用 6710 亿参数的 Mixture-of-Experts 架构，推理时仅激活 370 亿参数，兼顾性能与效率。文章从模型设计、训练数据、算力优化、评测结果到开源计划逐层展开，并给出下载地址、快速上手脚本与社区链接，方便开发者零门槛体验、微调与部署。

主要功能

模型下载：提供 PyTorch、Safetensors 两种格式权重，支持 HuggingFace 一键加载。
推理加速：内置 MLA 与 MoE 动态路由，官方给出 8×A100 即可跑满 128K 上下文。
微调示例：LoRA、QLoRA 脚本开箱即用，覆盖代码、数学、对话三大场景。
评测基准：公开 C-Eval、CMMLU、HumanEval、MATH 等 10 余项成绩，与 GPT-4 对表。
工具链集成：配套 DeepSeek-Coder、Math 数据集，支持 vLLM、TensorRT-LLM、LMDeploy。
社区支持：GitHub Discussion、微信群、钉钉群实时答疑，月度线上分享。

应用场景

个人开发者：快速搭建本地 Copilot，实现代码补全与解释。
企业客服：基于行业 FAQ 微调，打造私有化对话机器人。
教育科研：利用数学专家模块，自动生成带步骤的解题讲义。
内容创作：长文本写作、剧本杀脚本生成，一次输出 8K token。
智能硬件：在边缘端通过 4-bit 量化部署，实现离线语音助手。

优势特点

极致性价比：同等效果下推理显存降低 70%，训练成本下降 50%。
中文优化：预训练语料 60% 为中文，C-Eval 平均分 81.5。
超长上下文：128K 窗口原生支持，长文档总结一次搞定。
开源开放：权重、训练日志、评测脚本全部公开，可商用。
生态活跃：已有 300+ 衍生模型与插件，社区日均 PR 50+。