deepseek v2 vs. v3

 

DeepSeek V2 vs V3 比較表

對比項目	DeepSeek V2	DeepSeek V3	改進幅度
參數規模	67B (密集模型, Dense)	6.85T (MoE, 啟動 93B)	🚀 更高效的 MoE 架構
模型架構	傳統 Transformer	Mixture of Experts (MoE)	🚀 提升計算效率
專家路由	不適用	Top-2 Experts Routing	🚀 更靈活的專家選擇機制
注意力機制	傳統自注意力機制	Multi-Head Latent Attention (MLA)	🚀 減少 KV 緩存，降低顯存佔用
訓練方法	標準 Transformer 訓練	MoE + 進階負載均衡策略	🚀 計算資源分配更均衡
計算優化	FlashAttention、KV Cache	FlashAttention 2、MLA	🚀 推理速度更快
生成速度	約 20 tokens/s	約 60 tokens/s	📈 提升 3 倍
推理效率	計算開銷較高	MoE 機制減少不必要計算	📈 提升 GPU 計算效率
程式設計能力 (HumanEval)	17.8%	48.4%	📈 提升 31%
對齊技術	RLHF + 監督微調 (SFT)	更優化的 RLHF + 自監督微調	📈 對話品質更高
中文能力	已優化	進一步提升，長文本理解更強	📈 更流暢的中文處理
可用性	API、可本地部署	API、可本地部署	✅ 維持一致

總結

✅ V3 採用 MoE 架構，參數量遠超 V2，但計算效率更高。
✅ V3 生成速度提升 3 倍，達到 60 tokens/s，處理能力大幅增強。
✅ V3 的程式設計能力比 V2 提升 31%，更適合寫程式與程式碼補全。
✅ V3 在中文理解與長文本處理方面進一步優化，對話更加流暢自然。