DeepSeek V3

DeepSeek V3: 6,710억 매개변수를 가진 첨단 AI 언어 모델

추론, 프로그래밍, 수학 계산에서 혁신적인 효율성을 제공하는 차세대 언어 모델을 경험해보세요

6,710억 매개변수

고급 프로그래밍

효율적인 학습

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무료 웹사이트 통합

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DeepSeek 대화

핵심 기능

DeepSeek V3를 특별하게 만드는 강력한 기능 살펴보기

첨단 MoE 아키텍처

혁신적인 6,710억 매개변수 모델, 토큰당 370억 매개변수만 활성화하며 혁신적인 부하 분산으로 최적의 효율성 달성

•다중 헤드 잠재 주의력(MLA)
•보조 손실 없는 부하 분산
•DeepSeekMoE 아키텍처
•다중 토큰 예측 목표

최첨단 성능

MMLU (87.1%), BBH (87.5%) 및 수학적 추론 작업을 포함한 여러 벤치마크에서 탁월한 성과 달성

•프로그래밍 대회 최고 점수
•고급 수학 계산
•다국어 능력
•복잡한 추론 작업

효율적인 학습

혁신적인 학습 방법으로 H800 GPU 278.8만 시간만 필요, 비용 효율성이 뛰어나며 550만 달러만 소요

•FP8 혼합 정밀도 학습
•최적화된 학습 프레임워크
•안정적인 학습 과정
•롤백 불필요

유연한 배포

NVIDIA, AMD GPU 및 화웨이 아센드 NPU를 지원하는 다양한 배포 옵션으로 유연한 통합 실현

•클라우드 배포 준비
•로컬 추론 지원
•다중 하드웨어 플랫폼
•최적화된 서비스 옵션

고급 프로그래밍 능력

프로그래밍 작업에서 탁월한 성능을 보이며, 대회 프로그래밍과 실제 개발 시나리오 모두에서 뛰어난 성과

•다중 언어 지원
•코드 완성
•오류 감지
•코드 최적화

기업급 보안

기업 배포 및 통합을 위한 포괄적인 보안 조치 및 규정 준수 기능

•접근 제어
•데이터 암호화
•감사 로그
•규정 준수 준비

방대한 학습 데이터

14.8조의 다양하고 고품질 토큰으로 사전 학습하여 광범위한 지식과 능력 보장

•다양한 데이터 소스
•품질 필터링 콘텐츠
•다중 분야 커버리지
•정기 업데이트

혁신적 리더십

개방형 협력과 지속적인 혁신을 통해 인공지능 기술의 발전을 선도

•연구 리더십
•개방형 협력
•커뮤니티 주도
•지속적 개선

미디어에서 본 DeepSeek V3

오픈소스 AI 개발의 새로운 돌파구

획기적인 성과

DeepSeek V3는 프로그래밍 대회에서 오픈소스 및 클로즈드소스 AI 모델을 능가하며, 특히 Codeforces 대회와 Aider Polyglot 테스트에서 뛰어난 성과를 보였습니다.

대규모 아키텍처

6,710억 개의 파라미터를 보유하고 14.8조 토큰으로 학습되어, Meta의 Llama 3.1 405B보다 1.6배 큰 규모를 자랑합니다.

효율적인 개발 비용

Nvidia H800 GPU를 사용하여 단 2개월 만에 학습을 완료했으며, 개발 비용은 550만 달러에 불과합니다.

DeepSeek V3 실제 시연

DeepSeek V3가 오픈소스 AI 능력을 혁신하는 방법을 확인하세요

DeepSeek V3: 혁명적인 오픈소스 AI

DeepSeek V3의 능력과 다른 선도적인 AI 모델들과의 성능 비교를 자세히 알아보세요.

DeepSeek V3 성능 지표

DeepSeek V3 언어 이해

MMLU87.1%

BBH87.5%

DROP89.0%

DeepSeek V3 프로그래밍

HumanEval65.2%

MBPP75.4%

CRUXEval68.5%

DeepSeek V3 수학

GSM8K89.3%

MATH61.6%

CMath90.7%

기술 사양

DeepSeek V3를 지원하는 첨단 기술 능력과 아키텍처 탐구

DeepSeek V3 아키텍처 세부사항

최적의 성능과 효율성을 위해 설계된 첨단 신경망 아키텍처

•6,710억 총 파라미터, 토큰당 370억 파라미터 동적 활성화

•다중 헤드 잠재 주의(MLA) 메커니즘으로 문맥 이해 강화

•전문가 네트워크를 갖춘 DeepSeekMoE 아키텍처

•최적의 자원 활용을 위한 보조 손실 없는 부하 균형

•효율성 향상을 위한 다중 토큰 예측 학습 목표

•혁신적인 희소 게이팅 메커니즘

•첨단 파라미터 공유 기술

•최적화된 메모리 관리 시스템

DeepSeek V3 연구

언어 모델 능력의 경계를 넓히다

혁신적인 아키텍처

혁신적인 혼합 전문가(MoE) 아키텍처, 보조 손실 없는 부하 균형 전략 채택

학습 방법

첨단 FP8 혼합 정밀도 학습 프레임워크, 대규모 모델 학습에서 검증

기술 논문

DeepSeek V3의 아키텍처, 학습 과정, 평가 결과를 상세히 설명하는 기술 논문을 읽어보세요.

논문 읽기

DeepSeek 소개

오픈소스 AI 발전의 미래를 개척하다

회사 배경

Hillhouse Capital의 지원을 받아 DeepSeek은 개방형 협업과 혁신을 통해 AI 기술의 획기적인 발전을 이루고자 합니다.

인프라

DeepSeek은 10,000개의 Nvidia A100 GPU를 포함한 첨단 컴퓨팅 클러스터를 보유하고 있으며, 대규모 모델 학습에서 탁월한 능력을 보여주고 있습니다.

DeepSeek V3 모델 다운로드

DeepSeek V3의 기본 버전 또는 대화 최적화 버전 선택

DeepSeek V3 기본 모델

6,710억 매개변수(370억 활성화)를 가진 기본 모델

크기: 685GB

•14.8조 토큰으로 사전 학습
•128K 컨텍스트 길이
•FP8 가중치
•6,710억 총 매개변수

기본 모델 다운로드

DeepSeek V3 대화 모델

대화 및 상호작용을 위해 최적화된 미세조정 모델

크기: 685GB

•향상된 추론 능력
•128K 컨텍스트 길이
•개선된 지시 수행
•6,710억 총 매개변수

대화 모델 다운로드

설치 안내

Git LFS를 사용한 다운로드 (권장 방법):

# For Base Model
git lfs install
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base

# For Chat Model
git lfs install
git clone https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3

기본 모델 보기 대화 모델 보기

DeepSeek V3 배포 옵션

DeepSeek V3 로컬 배포

DeepSeek-Infer Demo를 사용하여 로컬에서 실행, FP8 및 BF16 추론 지원

간단한 설정
경량 데모
다중 정밀도 옵션

DeepSeek V3 클라우드 통합

SGLang 및 LMDeploy를 통한 클라우드 플랫폼 배포 지원

클라우드 네이티브 배포
확장 가능한 인프라
기업용 준비

DeepSeek V3 하드웨어 지원

NVIDIA, AMD GPU 및 화웨이 Ascend NPU 호환

다중 벤더 지원
성능 최적화
유연한 배포

DeepSeek V3 사용 방법

간단한 3단계로 DeepSeek V3와 대화를 시작하세요

단계 1

채팅 페이지 방문

페이지 상단의 "Try Chat" 버튼을 클릭하여 채팅 인터페이스로 이동

단계 2

질문 입력

채팅 입력창에 궁금한 질문을 입력하세요

단계 3

답변 대기

DeepSeek V3가 빠르게 답변을 생성합니다. 보통 몇 초면 충분합니다

지금 대화 시작하기

자주 묻는 질문

DeepSeek V3에 대해 더 자세히 알아보기

DeepSeek V3의 특별한 점은 무엇인가요?

DeepSeek V3는 671B 파라미터의 MoE 아키텍처를 채택하고, 다중 토큰 예측과 보조 손실 없는 부하 균형 등의 혁신적인 특징을 결합하여 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여줍니다.

DeepSeek V3를 어떻게 사용할 수 있나요?

온라인 데모 플랫폼과 API 서비스를 통해 DeepSeek V3를 사용할 수 있으며, 모델 가중치를 다운로드하여 로컬에 배포할 수도 있습니다.

DeepSeek V3는 어떤 작업에서 뛰어난 성과를 보이나요?

DeepSeek V3는 수학, 프로그래밍, 추론, 다국어 작업에서 뛰어난 성과를 보이며, 벤치마크 평가에서 지속적으로 최상위 성적을 거두고 있습니다.

DeepSeek V3 실행을 위한 하드웨어 요구사항은 무엇인가요?

DeepSeek V3는 NVIDIA GPU, AMD GPU, 화웨이 Ascend NPU 등 다양한 배포 옵션을 지원하며, 최적의 성능을 위한 다양한 프레임워크 선택을 제공합니다.

DeepSeek V3는 상업적 사용이 가능한가요?

네, DeepSeek V3는 상업적 사용이 가능합니다. 구체적인 사용 조건은 모델 라이선스 계약을 참조해 주세요.

DeepSeek V3는 다른 언어 모델과 비교하여 어떤가요?

DeepSeek V3는 다양한 벤치마크 테스트에서 다른 오픈소스 모델들을 능가하며, 선도적인 클로즈드소스 모델과 동등한 수준의 성능을 보여줍니다.

DeepSeek V3는 어떤 배포 프레임워크를 지원하나요?

DeepSeek V3는 SGLang, LMDeploy, TensorRT-LLM, vLLM 등 다양한 프레임워크로 배포할 수 있으며, FP8과 BF16 추론 모드를 지원합니다.

DeepSeek V3의 컨텍스트 윈도우 크기는 얼마인가요?

DeepSeek V3는 128K의 컨텍스트 윈도우를 가지고 있어 복잡한 작업과 긴 텍스트 내용을 효과적으로 처리하고 이해할 수 있습니다.

DeepSeek V3 시작하기

DeepSeek V3 API 체험하기

개발자 친화적인 API 플랫폼을 통해 DeepSeek V3의 기능에 접근하세요

구축 시작하기

GitHub에서 탐색하기

소스 코드와 문서에 접근하고 DeepSeek V3에 기여하세요

저장소 보기

DeepSeek V3 채팅 체험하기

대화형 채팅 인터페이스를 통해 DeepSeek V3의 기능을 직접 체험해보세요

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