DeepSeek低调发布了DeepSeek-V3模型的更新版本——DeepSeek-V3-0324。

没有主动传播，但引起了AI行业的一阵波澜，一个值得关注的信息点在于，该版本仍然基于V3的模型，改进训练方法后，大幅提高了推理类任务的表现水平，在数学、代码类相关评测集上取得超过GPT-4.5的得分成绩。

多维度性能改进

DeepSeek-V3-0324参数量为6850亿，较上一版本的6710亿略有增加。模型在代码、数学推理等能力上实现了提升，尤其在代码领域表现突出。在Aider的多语言基准测试中，DeepSeek-V3-0324成绩达到55%，较前代版本明显提升，成为仅次于Sonnet3.7的非推理类模型第二名，代码能力甚至可与Claude 3.7 Sonnet相媲美。

亲民部署与开源升级

除了性能提升，DeepSeek-V3-0324在部署方面也表现出优势。该版本模型采用宽松的MIT开源协议，且可直接部署在M3 Ultra的Mac Studio上，这意味着大模型开发应用的门槛更进一步降低。苹果机器学习工程师Awni Hannun 基于MLX框架和4-bit量化，在 512GB M3 Ultra上实现了超过20 token/s的运行速度，将模型磁盘占用空间减少到352GB。

相比之前的自定义许可证，新协议还支持开发者自由修改、分发模型，支持模型蒸馏和商业化应用，进一步推动了AI技术的共享与创新。

冲击行业格局

从国内市场来看，AI领域“六小龙”在DeepSeek的冲击下出现分化。Quest Mobile1月数据显示，当月DeepSeek日活超越豆包，Kimi退居第三，月之暗面受到的冲击较为明显。而腾讯因全面拥抱DeepSeek，在基础模型领域实现追赶。

在国际市场，DeepSeek的技术突破也引发了诸多讨论。英伟达因DeepSeek的热度，股价震荡下行，投资者担忧DeepSeek的技术进步会降低市场对英伟达昂贵硬件的需求，以至于黄仁勋近日在GTC大会上特意强调：“DeepSeek带来的并不是硬件需求的减少，反而会推动对强大硬件的需求。”黄仁勋话音刚落，传来腾讯增购数十亿元芯片的消息，这些需求主要就是包括布置DeepSeek在内的大模型带来的。

与此同时，业内共识在于，DeepSeek的火爆，表明中国在基础设施软件工程等领域取得了领先地位。

此次DeepSeek-V3-0324的更新，并非市场此前期待的DeepSeek-V4或R2。但从发布时间和技术特点来看，市场猜测，DeepSeek-R2有可能在不久后上线。R2有望进一步提升模型的推理能力，持续改写AI产业的竞争格局，推动各行业智能化变革走向深入。