在人工智能领域，语言模型的进化从未停止，而 DeepSeek V3 的出现无疑是一次重要的飞跃。这款拥有 6710 亿参数的 Mixture-of-Experts (MoE) 模型，不仅在性能上超越了许多开源模型，还通过一系列独特的技术创新重新定义了大规模语言模型的训练和推理方式。本文将详细解析 DeepSeek V3 的四大核心创新：FP8 低精度计算、多头潜在注意力压缩（MLA）、专家混合架构（MoE），以及多 token 预测（MTP），探讨它们如何推动模型性能与效率的双重提升。
在人工智能领域，语言模型的进化从未停止，而 DeepSeek V3 的出现无疑是一次重要的飞跃。这款拥有 6710 亿参数的 Mixture-of-Experts (MoE) 模型，不仅在性能上超越了许多开源模型，还通过一系列独特的技术创新重新定义了大规模语言模型的训练和推理方式。本文将详细解析 DeepSeek V3 的四大核心创新：FP8 低精度计算、多头潜在注意力压缩（MLA）、专家混合架构（MoE），以及多 token 预测（MTP），探讨它们如何推动模型性能与效率的双重提升。