DeepSeek低調宣稱小更新結果用2折價格達到R1水平
昨晚，DeepSeek無預警發布DeepSeek-V3-0324模型，此次更新雖被官方低調地稱為“小版本迭代”，但實測表現遠超預期。此模型尤其在程式碼產生、前端開發等方面顯著提升，甚至部分能力比肩Claude 3.7 Sonnet，引發全球AI社群熱議。
在大模型競技場測試KCORES中，DeepSeek-V3-0324程式碼能力得分328.3分，超越普通版Claude 3.7 Sonnet（ 322.3 分），接近Claude 3.7 Sonnet的思維鏈版本（334.8分）。
在Aider LLM Leaderboard排行榜中，DeepSeek-V3-0324在多語言基準測試中得分為55%，比V3有顯著提升，比R1略低一些。在非思考/推理模型中，它排名第二，僅次於Claude Sonnet 3.7 。
測試數據還表明，在表現良好的模型中，DeepSeek-V3-0324花費是最低的，比R1還低很多，只需大約1/5，擁有高到令人髮指的性價比。
另外，Claude Sonnet 3.7 Thinking的花費是DeepSeek-V3-0324的33 倍，o1是DeepSeek-V3-0324的167倍。
目前在DeepSeek官網，只需要關閉「深度思考」選項即可使用新模型。
Hugging Face上也提供了開源下載，下載地址：
DeepSeek-V3-0324包含685B參數，較前代V3小幅增加，採用MoE（ 專家混合）架構，啟動參數370億。網友實測DeepSeek-V3-0324支援4-bit量化，可在512GB M3 Ultra Mac上以20+token/s速度運行，磁碟佔用僅352GB。 新模型採用與DeepSeek-R1相同的MIT許可，允許自由修改、商用及模型蒸餾，比上一版V3更開放。
從評估結果來看，DeepSeek-V3-0324前端開發表現突出，媲美頂級商業模式。
X部落客Deepanshu Sharma只用簡單提示字（「用HTML/CSS/JS製作現代化登入頁面」），就能讓新版V3一鍵產生800+行程式碼，且無錯誤運行，效果媲美Claude 3.7 Sonnet 。
在經典彈跳小球測試中，DeepSeek V3-0324不僅比R1表現更好，部落客Deepanshu Sharma也認為它產生了最流暢的動作。
在測試中o3-mini最初表現看起來不錯，但並沒有正確遵循物理原理，尤其是在影片中間，球對重力沒有做出正確的反應。
Deepanshu Sharma評價DeepSeek V3-0324「表現得像唯一排名第一的非推理模型」。
根據X網友karminski-牙醫介紹，在升級版的20小球物理模擬測試中，DeepSeek V3-0324 相比V3也表現更優。
而新版V3與頭部推理模型的比較情況如下：
在火星任務測試中，DeepSeek-V3-0324提升龐大，星球、圖例渲染正確，發射和返回的視窗計算也有很大進展。
結合UI設計和物理模擬，X網友Parul Pandey也用DeepSeek-V3-0324產生了一個可交互物理模擬介面，透過AnyChat使用DeepSeek-V3-0324模擬水分子。
實際運作中，可以透過溫度滑桿提升溫度，讓分子呈現越來越快的前進和碰撞反彈運動。
提示詞：建立一個互動式模擬，顯示水分子形成和斷裂氫鍵的過程，同時顯示溫度滑桿。
對於這次升級的技術難度，有Reddit網友pigeon57434給出了比較中立的解讀：不用太驚嘆本次V3升級的幅度，因為RL （ 強化學習，Reinforcement Learning ）潛力極大。以QwQ-32B為例，儘管它實際上小了20倍，但它在某些方面的表現幾乎與R1一樣好，甚至比R1更好。它能那麼強，只是因為擴展推理模型還有很大空間，甚至不需要新的基礎模型。我敢打賭，使用更複雜的技術，可以輕鬆獲得基於DeepSeek-V2.5的推理模型來擊敗R1，更不用說這個新版本的V3了。
總的來說，這樣的免費+高效能的組合將對OpenAI、Anthropic等閉源商業模式形成越來越大的壓力。
DeepSeek此次更新再次證明開源模式的爆發力，不僅技術指標逼近頂級商業AI，更以低成本、高自由度推動產業變革。
可以合理推測，此次更新有可能是R2的前置版本，類似去年V3( 24.12.16 )→R1 ( 25.01.20 ) 的發布節奏，或許幾週內我們可能迎來更強的推理模型R2。
隨著R2的臨近，全球AI競爭格局或將迎來新一輪洗牌。