大家好，我是 Ai 學習的老章

V3-0324 非推理模型排第一

昨晚 DeepSeek-V3-0324 發布，今天 https://artificialanalysis.ai/上放出最新大模型智力排名，在非推理模型中，V3 排名第一。

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模型參數與權重

V3-0324 模型權重下載：

Model Scope: https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324 Huggingface: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324

量化版也出來了

蘋果芯片 4bit 版：

https://modelscope.cn/models/mlx-community/DeepSeek-V3-0324-4bit

unsloth 不同量化精度都正在上傳：https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V3-0324-GGUF

網絡不通的同學可以蹲一波 modelscope，目前（3 月 25 日 13:40）還沒同步https://modelscope.cn/models/unsloth/DeepSeek-V3-0324

額外說個事兒，市面上有文章說 V3-0324 模型參數是 6850 億，真不是知道這數據哪來的？

怕不是把權重文件的大小當成參數大小了吧???

大家看東西，還是要注意信息源。

DeepSeek 官網寫的很清楚：模型參數約 660B

https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/news/news250325

之前我測就感受到這個問題，文心一言效果不理想，就是其引用太多垃圾內容了。

模型測試

大模型測試，還是應該有自己的感受，不同類型任務找到適合的大模型去干。

比如新版 V3 模型，DeepSeek 官方也說了，新版 V3 在數學、代碼類任務上表現優異，甚至超過 GPT-4.5。

關于代碼能力，我讓新 V3 和 Claude-3.7 比拼了一下

prompt：幫我設計一個英語單詞消消樂網頁版游戲

新 V3 設計的是從字母表中找單詞，有點 bug，比如選錯或提交后，再次開始就無法選擇第二個字母。

Claude-3.7 幫我設計的是真消消樂

翻轉卡片找配對的單詞和中文

玩了一下，有點意思！

我又測試了新V3設計和審美，比如制作知識密集的這種卡片或 PPT，感覺新 V3 還是差點意思。

下面四張圖分別是 DeepSeek-V3-0324 和 Claude-3.7 制作的，大家看吧，效果好的就是 Claude-3.7。

DeepSeek-V3-0324

Claude-3.7

英語單詞消消樂，準備部署起來大家一起玩。下期見！

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