DeepSeek-V3 技术架构解析：国产大模型的崛起
引言
2025 年，DeepSeek-V3 的发布无疑是开源模型界的一颗重磅炸弹。作为国产大模型的代表，它在多项基准测试中超越了 Llama 4，甚至逼近 GPT-5 的水平。
核心架构创新
1. 动态混合专家模型 (Dynamic MoE)
DeepSeek-V3 采用了激进的 MoE 策略，总参数量虽然庞大，但推理时的激活参数量却控制得极低。这使得它能够在消费级显卡上也能保持不错的推理速度。
2. 多头潜在注意力 (MLA)
在 Attention 机制上，V3 引入了 Multi-head Latent Attention，这一改进显著降低了 KV Cache 的显存占用，使得长上下文（Long Context）推理更加高效。
性能评估
在 HumanEval 和 GSM8K 测试集中，DeepSeek-V3 展现出了惊人的代码生成能力和数学推理能力，证明了“小团队也能做出大模型”。
结论
DeepSeek 的成功证明了算法优化比单纯堆砌算力更为重要，为开源社区指明了新的方向。