DeepSeek-V3
671B parameters, $5.6M disclosed final-run cost — the efficiency shock.
أنت تطّلع على سجل نموذج AI: من بناه، وما الذي يستطيع فعله، والأجهزة والبيانات التي تقف وراءه.
DeepSeek-V3 (December 2024) is a 671B-parameter MoE activating 37B per token, trained on 14.8T tokens across 2,048 H800 GPUs with a disclosed final training-run cost of about $5.576M (excluding research and prior runs — a caveat often dropped in retellings). Multi-head latent attention, FP8 training and multi-token prediction made it the most-studied efficiency result in the field; weights are open. V3.1 (August 2025) added hybrid thinking; V3.2-Exp cut long-context costs with sparse attention.
المواصفات والحقائق الرئيسية
كل رقم مُصنَّف بحسب أساسه: مواصفة المورّد، أو ادعاء المورّد، أو مُبلَّغ عنه، أو تقدير، أو رسمي. "غير مُفصَح عنه علناً" تعني ذلك تماماً — لا نخترع أي قيم.
Overview
كيف يرتبط هذا ببقية المنظومة
روابط هذا السجل في لمحة — انقر على أي مجموعة للانتقال إليها.
طوّره
مُدرَّب على
مبني على
أساس لـ
خلفه
ذات صلة
المصادر
DeepSeek-V3 technical report ↗
السجل مراجَع بتاريخ 2026-08-31 — عرض المنهجية.