DeepSeek-V3与DeepSeek-V2的主要区别是什么

DeepSeek-V3与DeepSeek-V2的主要区别体现在以下几个方面：

模型规模与参数：

• DeepSeek-V3：拥有6710亿参数，每个token激活370亿参数，参数总量和激活参数量均显著增加。
• DeepSeek-V2：共有2360亿总参数，每个标记激活210亿参数，参数规模相对较小。

训练数据规模：

• DeepSeek-V3：在14.8万亿个高质量且多样的token上进行预训练，训练数据规模大幅增加。
• DeepSeek-V2：训练数据规模未明确提及，但已知其在多个基准测试中表现出色。

模型架构：

• DeepSeek-V3：采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，引入了无辅助损失的负载均衡策略和多标记预测训练目标，进一步优化了模型性能。
• DeepSeek-V2：采用混合专家（MoE）架构，通过细粒度的专家分配和共享专家机制实现经济高效的训练。

推理速度与性能：

• DeepSeek-V3：生成吐字速度从20TPS大幅提高至60TPS，相比V2.5模型实现了3倍的提升，性能表现更加出色。
• DeepSeek-V2：最大生成吞吐量达到了5.76倍，远超其他模型，但在长上下文理解和复杂任务处理方面略逊于V3。

适用场景：

• DeepSeek-V3：适用于需要处理复杂任务的场景，如长上下文理解、代码生成和数学推理等。
• DeepSeek-V2：适用于需要高性能且资源受限的场景，如实时对话系统、代码生成和数学问题解答等。