DeepSeekV3-0324发布：DeepSeek V3基础上大幅升级推理能力和前端网页的美观度，多项评测结果超过GPT-4.5

2025年3月25日，DeepSeekAI低调开源了DeepSeek-V3-0324大模型。作为DeepSeek-V3的重要升级版本，该模型在推理能力、中文写作、前端开发以及功能调用等多个关键领域实现了显著提升。在MMLU Pro等评测上，已经成为了非推理大模型中最强的模型，部分评测结果超过GPT-4.5模型。

<center>[![](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/8010ce1a-47d8-44bb-8f6b-f8e5f05c8137.webp)](https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/DeepSeek-V3-0324)</center>
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[TOC]

#### DeepSeekV3-0324模型架构与DeepSeekV3没有区别
根据模型提供的配置信息，DeepSeekV3-0324依然是MoE大模型，包含256个路由专家和1个共享专家，每个token使用8个专家推理。DeepSeekV3-0324通过RoPE可以扩展到最高163840上下文长度（160K）。模型词汇表大小是129280个。与DeepSeekV3相比，这些参数都没有变化，这意味着大概率是原有模型继续训练或者后训练的结果~

#### DeepSeekV3-0324模型的升级很多
尽管模型架构等技术方面没有变化，但是相比较DeepSeek V3，DeepSeek V3-0324升级却很多，核心是推理能力显著增强。主要总结如下：

##### 前端开发能力优化
针对开发者关心的代码生成质量方面，DeepSeekV3-0324的能力显著增强，主要包括：

- 生成代码的可执行性明显改善
- 网页和游戏前端界面的视觉美观度提升
- 更符合现代Web开发实践要求

在第二点中，已经有多人一句话生成了800行前端网页，很美观。如下图所示：

<center>![](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/db927109-609d-48b1-bac5-0f3f79008646.webp)</center>
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##### 内容生成质量提升
在官方的介绍中，DeepSeek V3-0324在文本生成质量方面也有明显提示，看介绍应该是用了R1生成的结果做了后训练：

- 严格对齐R1写作风格标准
- 中长篇内容的结构完整性和内容深度增强
- 文学性和专业性表达更加自然流畅

此外，在多轮对话和交互方面也有提升：

- 多轮对话的上下文连贯性改善
- 支持更精准的交互式内容重写
- 翻译质量和正式信函写作能力提升

##### 中文搜索增强
为了支持更好的联网生成效果，DeepSeek V3-0324在报告类请求的分析深度和输出细节方面也有增强，具体来说有如下2点提升：

1. 搜索结果整合能力优化
2. 支持更复杂的商业分析场景

##### 函数调用改进
最后，DeepSeek V3-0324在函数调用方面也有了优化，主要修复了此前V3版本中的函数调用准确性问题，这意味着在构建AI Agent应用中，DeepSeek V3-0324可能会有更好的效果，具体包含：

- API响应稳定性和可靠性提升
- 复杂参数处理能力增强

#### DeepSeek V3-0324的评测结果
DeepSeek-V3-0324在多个权威基准测试中展现出突破性进步，相比较DeepSeek V3，DeepSeek V3-0324在多个评测指标中都有显著提升：

- MMLU-Pro：从75.9提升至81.2（+5.3）
- GPQA：从59.1跃升至68.4（+9.3）
- AIME：实现最大幅度提升，从39.6飙升至59.4（+19.8）
- LiveCodeBench：从39.2进步到49.2（+10.0）

而根据DataLearnerAI的大模型官方评测排行榜，以MMLU Pro这种高难度综合知识评测为例，DeepSeek V3-0324已经是仅次于GPT-4.5的非推理大模型。

<center>[![全球大模型评测基准排行榜（DeepSeek V3-0324）](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/538adee2-c1e4-4092-89bd-a5a4df894a29.webp "全球大模型评测基准排行榜（DeepSeek V3-0324）")](https://www.datalearner.com/ai-models/ai-benchmarks-tests/benchmarks-for-all "全球大模型评测基准排行榜（DeepSeek V3-0324）")</center>
<center>数据来源：https://www.datalearner.com/ai-models/ai-benchmarks-tests/benchmarks-for-all</center>
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甚至，在AIME2024的评测中，DeepSeekV3-0324甚至超过了Grok3，成为仅次于DeepSeek-R1的模型。

<center>[![DeepSeek V3-0324与DeepSeek V3、GPT-4.5、Grok3的评测对比](https://www.datalearner.com/resources/blog_images/23309e01-b03d-4499-959e-a09280b4d0f5.webp "DeepSeek V3-0324与DeepSeek V3、GPT-4.5、Grok3的评测对比")](https://www.datalearner.com/ai-models/ai-benchmarks-tests/compare-result?benchmarkInputString=16,32,36,37,40&modelInputString=543,515,488,492,496,508 "DeepSeek V3-0324与DeepSeek V3、GPT-4.5、Grok3的评测对比")</center>
<center>数据来源DataLearnerAI大模型对比评测工具：https://www.datalearner.com/ai-models/ai-benchmarks-tests/compare-result?benchmarkInputString=16,32,36,37,40&modelInputString=543,515,488,492,496,508</center>
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而在LiveCodeBench的编程方面也是非常强悍！

#### DeepSeek V3-0324采用了温度映射参数
值得注意的是，API调用采用了创新的温度参数映射机制。

在大模型服务接口中，模型的温度参数（Temperature）直接影响输出的随机性：

- 低温度（如 0.3）：输出更确定、保守，适合需要高准确性的场景（如代码生成、事实问答）。
- 高温度（如 1.0+）：输出更随机、多样化，适合创意性任务（如故事生成）。

许多开发者习惯直接使用 API 默认参数（通常为 temperature=1.0），但 DeepSeek-V3 的最佳实践表明，T=0.3 在多数场景下能提供更稳定、可靠的输出。直接沿用默认值可能导致输出质量波动。为此，如果开发者设置的温度值是0-1之间，官方会默认乘以0.3的系数，也就是如果你接口设置的温度参数为1，那么实际用的是0.3，如果你设置的温度超过了1，那么官方会默认帮你减去0.7。

#### DeepSeek V3-0324升级总结评价
DeepSeek-V3-0324此次升级并非简单的参数调整，而是在模型核心能力上实现了多维突破。特别是在专业领域推理（GPQA +9.3）和医学推理（AIME +19.8）方面的显著提升，使其在垂直领域的应用价值大幅提高。温度参数的智能映射机制和搜索模板的规范化，也体现出产品团队对用户体验的深度思考。

关于DeepSeek V3-0324模型可以在官网免费使用（关闭深度思考），它的开源地址和其它信息参考DataLearnerAI的模型信息卡地址：https://www.datalearner.com/ai-models/pretrained-models/DeepSeek-V3-0324

DeepSeekV3-0324发布：DeepSeek V3基础上大幅升级推理能力和前端网页的美观度，多项评测结果超过GPT-4.5

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