DeepSeek-V3
671B parameters, $5.6M disclosed final-run cost — the efficiency shock.
현재 보고 계신 것은 AI 모델 레코드입니다: 누가 만들었는지, 무엇을 할 수 있는지, 그리고 이를 뒷받침하는 하드웨어와 데이터를 다룹니다.
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.
사양 및 주요 정보
각 수치에는 근거 유형이 표시됩니다: 벤더 사양, 벤더 주장, 보고된 값, 추정치, 또는 공식 발표. "공개되지 않음"은 그대로의 의미이며, 값을 임의로 만들어내는 일은 없습니다.
Overview
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개발사
학습 데이터
기반 기술
기초 자료
후속 제품
관련
출처
DeepSeek-V3 technical report ↗
검토 기준일 2026-08-31 — 보기 방법론.