昨晚，DeepSeek無預警發(fā)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。
該模型尤其在代碼生成、前端開發(fā)等方面顯著提升，甚至部分能力比肩Claude 3.7 Sonnet，引發(fā)全球AI社區(qū)熱議。
在大模型競技場測試KCORES中，DeepSeek-V3-0324代碼能力得分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，僅次于 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，擁有高到令人發(fā)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：
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324/tree/main
DeepSeek-V3-0324包含685B參數，較前代V3小幅增加，采用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。
從測評結果來看，DeepSeek-V3-0324前端開發(fā)表現突出，媲美頂級商業(yè)模型。
X博主Deepanshu Sharma僅用簡單提示詞（“用 HTML/CSS/JS制作現代化登錄頁面” ），就能讓新版V3一鍵生成800+行代碼，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，博主Deepanshu Sharma還認為它生成了最流暢的動作。
在測試中o3-mini最初表現看起來不錯，但并沒有正確遵循物理原理，尤其是在視頻中間，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”。
據X網友karminski-牙醫(yī)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(yōu)。
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提升巨大，星球、圖例渲染正確，發(fā)射和返回的窗口計算也有很大進步。
結合UI設計和物理模擬，X網友Parul Pandey還用DeepSeek-V3-0324生成了一個可交互物理模擬界面，通過AnyChat使用DeepSeek-V3-0324模擬水分子。
實際運行中，可以通過溫度滑塊提升溫度，讓分子呈現越來越快的前進和碰撞反彈運動。
提示詞：創(chuàng)建一個交互式模擬，顯示水分子形成和斷裂氫鍵的過程，同時顯示溫度滑塊。
對于本次升級的技術難度，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，盡管它實際上小了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。它能那么強，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，使用更復雜的技術，可以輕松獲得基于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+高性能的組合將對OpenAI、Anthropic等閉源商業(yè)模型形成越來越大的壓力。
DeepSeek此次更新再次證明開源模型的爆發(fā)力，不僅技術指標逼近頂級商業(yè)AI，更以低成本、高自由度推動行業(yè)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(fā)布節(jié)奏，或許幾周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。