DeepSeek-V3
671B parameters, $5.6M disclosed final-run cost — the efficiency shock.
आप एक AI model रिकॉर्ड देख रहे हैं: इसे किसने बनाया, यह क्या कर सकता है, और इसके पीछे कौन सा hardware और data है।
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.
विशेषताएँ और मुख्य तथ्य
प्रत्येक आंकड़े पर उसका आधार अंकित है: vendor spec, vendor claim, reported, estimate, या official। "Not publicly disclosed" का अर्थ ठीक यही है — हम कोई मान गढ़ते नहीं।
Overview
यह बाकी स्टैक से कैसे जुड़ता है
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स्रोत
DeepSeek-V3 technical report ↗
रिकॉर्ड की समीक्षा की गई 2026-08-31 — देखें पद्धति.