DeepSeek官方近期宣布，其備受矚目的DeepSeek V3模型已經成功完成了一次小版本迭代，最新版本被命名為DeepSeek-V3-0324。用戶現在可以通過訪問DeepSeek的官方網站、應用程序或小程序，輕松體驗這一新版本，只需在對話界面關閉深度思考功能即可，而API接口的使用方式則維持原樣。
盡管此次升級被歸類為小版本調整，但從用戶的實際反饋來看，新版模型在性能上的提升卻相當顯著。特別是在前端開發、數學推理以及上下文理解等關鍵領域，DeepSeek V3-0324展現出了令人矚目的進步。據DeepSeek透露，V3模型在訓練過程中借鑒了DeepSeek-R1模型所采用的強化學習技術，這一舉措極大地提升了模型在推理任務中的表現。
在HTML等前端代碼生成任務中，新版V3模型所生成的代碼不僅實用性更強，而且在視覺效果上也更加美觀，充滿了設計感。在中文寫作方面，新版模型在R1版本的基礎上進一步優化了寫作能力，特別是在中長篇文本的創作上，內容質量有了明顯的提升，為用戶帶來了更佳的創作體驗。
當處于聯網搜索場景時，新版V3模型在處理報告生成類指令時能夠輸出更加詳實且準確的內容，同時排版也更加清晰、美觀。該模型在工具調用、角色扮演以及問答閑聊等功能方面也有了不同程度的提升，為用戶提供了更加多樣化、便捷的服務。
DeepSeek官方表示，DeepSeek-V3-0324與之前的DeepSeek-V3版本在基礎模型上保持一致，主要對后訓練方法進行了改進。在私有化部署方面，用戶只需更新checkpoint和tokenizer_config.json文件（涉及工具調用相關變動）即可。據悉，該模型的參數規模約為660億，開源版本支持的最大上下文長度為128K（網頁端、App和API提供64K上下文），滿足了大多數用戶的需求。
與DeepSeek-R1保持一致，此次DeepSeek開源倉庫（包括模型權重）也采用了MIT License授權，為用戶提供了極大的靈活性和自由度。用戶可以通過模型輸出或模型蒸餾等方式訓練其他模型，進一步推動了人工智能技術的發展和應用。
