昨晚，DeepSeek 無預警發布了 DeepSeek-V3-0324 模型。雖然官方低調地稱其為“小版本迭代”，但實測表現遠超預期。該模型在代碼生成、前端開發等方面顯著提升，部分能力甚至比肩 Claude 3.7 Sonnet，引發了全球 AI 社區的熱議。

在大模型競技場測試 KCORES 中，DeepSeek-V3-0324 的代碼能力得分為 328.3 分，超越了普通版 Claude 3.7 Sonnet 的 322.3 分，接近 Claude 3.7 Sonnet 思維鏈版本的 334.8 分。在 Aider LLM Leaderboard 排行榜中，DeepSeek-V3-0324 在多語言基準測試中的得分為 55%，比 V3 有顯著提升，略低于 R1。在非思考/推理模型中，它排名第二，僅次于 Claude Sonnet 3.7。

測試數據還顯示，在表現良好的模型中，DeepSeek-V3-0324 的花費最低，比 R1 低很多，僅需約 1/5 的成本，具有極高的性價比。Claude Sonnet 3.7 Thinking 的花費是 DeepSeek-V3-0324 的 33 倍，o1 則是其 167 倍。

目前在 DeepSeek 官網上，只需關閉“深度思考”選項即可使用新模型。Hugging Face 上也提供了開源下載。DeepSeek-V3-0324 包含 685B 參數，較前代 V3 小幅增加，采取 MoE（專家混合）架構，激活參數 370 億。網友實測 DeepSeek-V3-0324 支持 4-bit 量化，可在 512GB M3 Ultra Mac 上以 20+ token/s 速度運行，磁盤占用僅 352GB。新模型采取與 DeepSeek-R1 差不多的 MIT 許可，允許自由修改、商用及模型蒸餾，比上一版 V3 更開放。