DeepSeek-V3
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
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
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.