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ホーム › AIモデル › DeepSeek-V3

DeepSeek-V3

AIモデル 言語 前世代

671B parameters, $5.6M disclosed final-run cost — the efficiency shock.

これはAIモデルのレコードです。開発元・できること・背後にあるハードウェアとデータを紹介します。

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.

仕様・主要事実

各数値には根拠の種別を明記しています:ベンダー仕様、ベンダー主張、報道値、推定値、または公式値。「非公開」とある場合はその通りであり、当サイトが値を創作することは一切ありません。

Overview

Training 14.8T tokens · 2,048 × H800 · ~2.79M GPU-hours (disclosed)Published paper
Disclosed cost $5.576M final run only — excludes research, ablations, data and hardwarePublished paper

スタック全体とのつながり

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開発者

学習済みモデル

後継製品

競合製品

関連

出典

DeepSeek-V3 technical report ↗

レコードのレビュー時点: 2026-08-31 — 表示 調査手法.