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

รber das Modell
DeepSeek V3 ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 671B Parametern, das 2026 den Industriestandard fรผr 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 fรผr Entwickler, die maximale Logik zum kleinstmรถglichen Preis benรถtigen.
Zentrale Modellfรคhigkeiten
Mathematische Beweise:
รbertrifft 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 Inferenzstabilitรคt:
Null Rollbacks wรคhrend des Trainings sorgen fรผr eine รคuรerst konsistente Logik รผber alle Abfragetypen hinweg.
Effizientes Decodieren:
Verwendet Multi-Token-Vorhersage, um die Antwortzeiten zu beschleunigen, ohne Prรคzision zu verlieren.
Anwendungen & Anwendungsfรคlle
Kostengรผnstige Coding-Agenten:
Erstellung produktionsreifer Codegeneratoren fรผr 0,001 $ pro Aufgabe.
MINT-Forschung:
Lรถsen komplexer Ingenieurprobleme und symbolischer mathematischer Gleichungen.
Massenhafte Datentransformation:
Neuanformatieren und Bereinigen riesiger Datensรคtze mit struktureller Perfektion.
Modellspezifikationen
Allgemein | |
|---|---|
Modellanbieter | DeepSeek |
Hauptanwendungsfรคlle |
|
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. |



