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DeepSeek-V3是一款具有6710亿参数的语言模型，在自然语言处理任务中表现卓越。它采用混合专家（MoE）设计和多头潜在注意力（MLA）架构，实现高效推理和成本效益的训练。该模型已经完全投入运行，经过2788万H800 GPU小时的训练，保证了稳定的训练过程。DeepSeek-V3支持多种本地部署选项，适用于不同硬件，包括AMD GPU和华为Ascend NPU，并且允许商业使用。如果您在寻找一款先进的开源语言模型，DeepSeek-V3值得关注。- DeepSeek-V3是一个强大的Mixture-of-Experts（MoE）语言模型，具有671B的总参数和37B的激活参数。 - DeepSeek-V3采用了Multi-head Latent Attention（MLA）和DeepSeekMoE架构，以实现高效的推理和经济高效的训练。 - DeepSeek-V3在14.8万亿个多样且高质量的标记上进行预训练，并通过监督微调和强化学习阶段充分发挥其能力。 - DeepSeek-V3在绝大多数基准测试中表现优异，尤其在数学和代码任务上。 - DeepSeek-V3可以在本地部署，并支持多种硬件和开源社区软件。 - DeepSeek-V3的使用受到MIT许可证的约束，但支持商业使用。 - 可以通过DeepSeek官方网站和DeepSeek平台与DeepSeek-V3进行交互。 - DeepSeek-V3的运行指南提供了详细的部署和推理步骤。 - DeepSeek-V3的论文引用和联系方式也提供在文档中。