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在快速发展的语言模型领域，研究人员和组织面临着诸多挑战。这些挑战包括提升推理能力、提供强大的多语言支持以及有效管理复杂的开放任务。尽管较小的模型通常更容易获得且成本较低，但在性能上往往不及更大的模型。因此，开发中型模型以有效平衡计算效率与强大的推理及指令跟随能力，成为了当前的趋势。近日，清华大学发布了 GLM4，特别是其 GLM-Z1-32B-0414变体，有效应对了这些挑战。GLM4在一个包含15万亿个标记的大型数据集上进行训练，旨在提供可靠的多语言能力，并引入了

腾讯云宣布率先上线DeepSeek-V3-0324版本模型的API接口，企业和开发者可以通过腾讯云直接调用这一最新版模型，获得稳定且优质的服务。同时，腾讯云旗下大模型知识引擎也接入了新版DeepSeek-V3模型，通过平台内置的RAG（Retrieval-Augmented Generation）和工作流能力，用户能够快速搭建专属的AI应用。

中国人工智能初创公司DeepSeek悄然发布了大型语言模型DeepSeek-V3-0324，在人工智能行业引发了震动。该模型以641GB的体量现身于AI资源库Hugging Face，此次发布延续了DeepSeek低调却极具影响力的风格，没有大肆宣传，仅附带空的README文件和模型权重。这款模型采用MIT许可，可免费用于商业用途，且能在消费级硬件——配备M3Ultra芯片的苹果Mac Studio上直接运行。AI研究人员Awni Hannun在社交媒体透露，4位量化版本的DeepSeek-V3-0324在512GB的M3Ultra芯片上，运行速度超20令牌/秒。尽管Mac Studio价格高昂，但能在

DeepSeek 悄然发布了其最新的大型语言模型 DeepSeek-V3-0324，在人工智能行业内引发了强烈反响。这款 容量高达641GB 的模型悄然出现在 AI 模型库 Hugging Face 上，几乎没有任何事先宣传，延续了该公司低调但极具影响力的发布风格。性能飞跃，媲美 Claude Sonnet3.5DeepSeek-V3的发布之所以引人注目，不仅在于其强大的功能，更在于其部署方式和许可协议。早期测试者报告称，新模型在各项指标上都取得了巨大的进步。AI 研究员 Xeophon 在 X 平台上表示，DeepSeek V3在其内部测试中“所有测试的所有指标都有

2025 年 3 月 24 日，中国人工智能研究机构DeepSeek在没有任何预告的情况下，于Hugging Face平台上发布了其旗舰语言模型的最新版本——DeepSeek-V3-0324。这一"低调而强劲"的更新迅速在技术社区引发热议，众多开发者和AI爱好者分享了他们的初步体验与期待。以下是根据技术社区反馈整理的深度报道。一、神秘发布：静悄悄亮相的 6850亿参数巨兽DeepSeek保持了一贯的低调作风。据技术社区报道， 3 月 24 日清晨，新模型在Hugging Face上悄然上线，没有任何官方公告或新闻发布会。新版本的参数量达到了

硅基流动官微宣布，即刻起，硅基流动SiliconCloud平台的DeepSeek-R1&V3API支持批量推理（BatchInference）。用户通过批量 API 发送请求到 SiliconCloud，不受实时推理速率限制的影响，预期可在24小时内完成任务。相比实时推理，DeepSeek-V3 批量推理价格直降50%，其中，3月11日至3月18日，DeepSeek-R1批量推理优惠价格直降75%，输入价格为 1元 / 百万 Tokens、输出价格为4元 / 百万 Tokens。批量推理可帮助用户更高效处理生成报告、数据清洗等大批量数据处理任务，享受更低成本的 DeepSeek-R1& V3API 服务，适用于无需

硅基流动 SiliconCloud 平台即日起正式推出 DeepSeek-R1& V3API 的批量推理（Batch Inference）功能。用户现在可以通过批量 API 向 SiliconCloud 发送请求，摆脱实时推理速率的限制，并在预期24小时内完成大规模数据处理任务。此次更新的一大亮点是价格的大幅下调。DeepSeek-V3批量推理的价格相较实时推理直降50%。更令人惊喜的是，在3月11日至3月18日期间，DeepSeek-R1批量推理的优惠价格更是直降75%，输入价格仅为1元/百万 Tokens，输出价格为4元/百万 Tokens。批量推理功能的推出，旨在帮助用户更高效地处理

在人工智能（AI）技术快速发展的今天，DeepSeek 团队推出了其全新的 DeepSeek-V3/R1推理系统。这一系统旨在通过更高的吞吐量和更低的延迟，推动 AGI(通用人工智能)的高效发展。为了实现这一目标，DeepSeek 采用了跨节点专家并行(Expert Parallelism，EP)技术，显著提高了 GPU 的计算效率，并在降低延迟的同时，扩展了批处理规模。DeepSeek-V3/R1的核心在于其极高的稀疏性，模型中每层仅激活256个专家中的8个，因此需要非常大的批处理大小，以确保每个专家都有足够的处理能力。该系统的架构采用了预

腾讯AI助手"腾讯元宝"近日正式推出电脑版应用，同时支持Windows和macOS两大主流操作系统，进一步拓展其在桌面端的服务能力。此次发布的电脑版专为工作和学习场景打造，旨在帮助用户减轻工作负担、提升效率。电脑版保留了移动端和网页版的核心功能，用户可以体验到相同的智能对话能力，既可通过DeepSeek-R1满血版和推理模型混元T1进行深度思考，也能借助DeepSeek-V3和腾讯混元Turbo S快速获取答案，满足不同场景需求。腾讯元宝电脑版结合公众号等腾讯内容源与权威互联网信息，确保提供

DeepSeek在知乎开设官方账号，发布了《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》技术文章，首次详细披露其模型推理系统的优化细节和成本利润率信息，标志着备受关注的"DeepSeek开源周"正式结束。文章介绍了DeepSeek-V3/R1推理系统的两大优化目标:"更大的吞吐，更低的延迟"。为实现这些目标，DeepSeek采用了大规模跨节点专家并行（EP）技术，尽管这增加了系统复杂性。文章重点阐述了如何利用EP技术增加批量大小、隐藏传输耗时以及实现负载均衡。特别值得注意的是，DeepSeek罕见地公开了其成本和利润率数据

据DeepSeek介绍，在活动期间，API调用价格将进行大幅度调整。具体来说，DeepSeek-V3的价格将下调至原价的50%，而DeepSeek-R1的价格更是低至原价的25%。这一举措旨在鼓励用户在夜间空闲时段充分利用平台资源，享受更加经济和流畅的服务。

超图软件近日在其互动平台上宣布，公司已成功完成对 DeepSeek-V3和 R1系列大模型的对接与适配。这一进展标志着超图软件在智能技术应用方面的又一突破。作为这项创新的成果，SuperMap Copilot Beta 版也随之正式上线，并向客户开放。该产品不仅充分展示了大模型的强大功能，还具备了 “多、快、好、省” 的显著优势，展现了超图软件在推动智能化产品开发中的努力和成就。SuperMap Copilot Beta 版的推出，意味着用户将能够享受到更高效、更智能的地理信息系统服务。这款产品借助 DeepSeek-V3和

​2月12日，阿里云百炼平台推出多款重磅AI模型，包括DeepSeek-V3、DeepSeek-R1以及DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B等6款模型，进一步丰富了其AI模型矩阵。与此同时，通义灵码也宣布全新上线模型选择功能，支持基于百炼平台的DeepSeek-V3和DeepSeek-R1满血版671B模型，为AI编程领域注入了新的活力。

DeepSeek发布公告称其线上服务近期遭受了大规模恶意攻击，导致注册过程可能变得繁忙。DeepSeek提醒用户，如果遇到注册困难，可以稍等后重试。已注册用户可以正常登录，不受影响。此外，有报道称DeepSeek曾暂时限制了非86手机号的注册方式，但已注册用户登录不受影响。DeepSeek作为当前最热门的大模型之一，在主流榜单中，其DeepSeek-V3在开源模型中位列榜首，与世界上最先进的闭源模型不相上下。DeepSeek的创始人梁文锋在接受媒体采访时表示，中国AI不可能永远处于跟随的位置。他指出，中

幻方量化于12月26日晚发布全新一代大模型DeepSeek-V3，展现出惊人的技术突破。这款采用MoE（混合专家）架构的模型不仅在性能上媲美顶级闭源模型，其低成本高效率的特点更是引发业界关注。从核心参数来看，DeepSeek-V3拥有6710亿参数，其中激活参数为370亿，在14.8万亿token的数据规模上完成预训练。相比前代产品，新模型的生成速度提升了3倍，每秒可处理60个token，显著提升了实际应用效率。在性能评测方面，DeepSeek-V3展现出卓越实力。它不仅超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等知名开源模型，更

2024年12月26日，中国人工智能初创公司DeepSeek发布了其最新的超大模型DeepSeek-V3，这一模型以其开放源代码技术和创新挑战领先AI供应商而闻名。DeepSeek-V3拥有671B个参数，并采用专家混合架构（mixture-of-experts architecture）来激活特定参数，以准确高效地处理给定任务。根据DeepSeek提供的基准测试，这一新模型已经超越了包括Meta的Llama3.1-405B在内的领先开源模型，并且与Anthropic和OpenAI的封闭模型性能相近。DeepSeek-V3的发布标志着开源AI与封闭源AI之间的差距进一步缩小。DeepSeek，最初是中国量化对冲