DeepSeek V3
Das Verhältnis von Kosten zu Intelligenz mit extremer MoE-Effizienz neu definieren.

Über das Modell
DeepSeek V3 ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 671B Parametern, das 2026 den Industriestandard für Effizienz gesetzt hat. Mit einer innovativen Multi-head Latent Attention (MLA)-Architektur liefert es Programmier- und Mathematikleistung auf GPT-4.5-Niveau zu einem Bruchteil der Hardwarekosten. Es gilt weithin als das beste Modell für Entwickler, die maximale Logik zum kleinstmöglichen Preis benötigen.
Zentrale Modellfähigkeiten
Mathematische Beweise:
Übertrifft die meisten Frontier-Modelle bei den AIME- und MATH-500-Benchmarks.
Cybersecurity-Bewusstsein:
Sehr effektiv beim Identifizieren von Schwachstellen in C++-, Rust- und Python-Codebasen.
Extreme Inferenzstabilität:
Null Rollbacks während des Trainings sorgen für eine äußerst konsistente Logik über alle Abfragetypen hinweg.
Effizientes Decodieren:
Verwendet Multi-Token-Vorhersage, um die Antwortzeiten zu beschleunigen, ohne Präzision zu verlieren.
Anwendungen & Anwendungsfälle
Kostengünstige Coding-Agenten:
Erstellung produktionsreifer Codegeneratoren für 0,001 $ pro Aufgabe.
MINT-Forschung:
Lösen komplexer Ingenieurprobleme und symbolischer mathematischer Gleichungen.
Massenhafte Datentransformation:
Neuanformatieren und Bereinigen riesiger Datensätze mit struktureller Perfektion.
Empfohlene Modelle basierend auf Ihren Bedürfnissen
Modellspezifikationen
Allgemein | |
|---|---|
Modellanbieter | DeepSeek |
Hauptanwendungsfälle |
|
Intelligenz | |
Schlussfolgerungsaufwand | Adaptiv (Nicht-denkend / Denkend) |
GPQA Diamond | 80.7% |
Speicher | |
Maximaler Kontext | 128K - 164K Tokens |
Geschwindigkeit | |
Latenz (TTFT) | 0.41s |
Durchsatz | 74 Tokens/Sek. |



