DeepSeek V3
5673°
<deepseek-v3>
支持 ModelTrends 标签的应用允许你通过在提示中复制这段代码来运行/安装模型，无需任何设置。请在支持该功能的应用中寻找我们的图标，比如下面的 Prism。
运行此模型
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最适合初学者。强大的工作流程，学习曲线低。
PirateDiffusion Telegram
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图像和视频编辑器：在同一页面渲染、编辑、放大等。
本地应用
需设置
如果你的电脑硬件够好，可以安装本地程序。
ModelDuel 网页
按次付费
一次在多达50个检查点/基础模型上生成相同的提示。
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deepseek-ai | 163,840 令牌上下文 | 输入 $0.32/千，输出 $0.89/千。DeepSeek-V3 是一款强大的专家混合（MoE）语言模型，总参数量 671B，每个令牌激活 37B。为实现高效推理和成本效益训练，DeepSeek-V3 采用了多头潜在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架构，这些架构在 DeepSeek-V2 中经过充分验证。
船长笔记
2026-10-13 的笔记
DeepSeek V3 是 DeepSeek AI 推出的 6710 亿参数专家混合模型，每个 token 仅激活 370 亿参数，保持推理成本远低于其原始规模。它采用多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention）和 DeepSeekMoE 架构，实现高效吞吐。每百万输出 token 费用不足一美元，竞争力远超多款价格高数倍的模型。
以……著称
- 6710 亿总参数，每个 token 仅激活 370 亿，降低每次调用计算量
- MoE 架构以远低于密集模型的运行成本提供强大能力
- 定价远低于大多数前沿竞争对手：输入每百万 0.32 美元，输出每百万 0.89 美元
- 163K token 上下文支持长文档和长对话
注意
- 权重未公开发布；只能通过 API 租用访问，无法自行运行。
- 上下文限制为 163K token，未达到 20 万以上的超大上下文层级。
- DeepSeek AI 是中国实验室，部分组织可能对数据驻留或政策有顾虑。
推荐尝试的提示词
重构混乱函数
这是一个功能正常但难以阅读的 Python 函数。请重构以提高清晰度，添加类型提示，并写一段简短的文档字符串说明其功能。不要改变外部行为。
def proc(d,x,y=None):
r=[]
for i in d:
if i>x:
r.append(i*2 if y is None else i*y)
return r
论点压力测试
我将论证城市应禁止环路内私人汽车所有权以减少排放。请扮演反方，列出对此政策的三大最强反对意见，按难以反驳程度排序，并为每条提出最佳反驳论点。
撰写冷邮件
请帮我写一封冷邮件，来自一家小型用户体验研究机构，发给一家中型 SaaS 公司产品负责人，目标是预约 20 分钟的初步沟通。邮件不超过 120 字，无套话无虚假恭维，包含明确的行动号召。
与……比较
- GPT-5.6 Luna仅限API模型1,050,000 令牌上下文 · $0.20/M 输入，$1.20/M 输出
- Claude Sonnet 5.5仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · $2.00/M 输入，$10.00/M 输出
- Space Bunny Alpha仅限API模型1,000,000 令牌上下文 · 免费使用
- Solar Pro 4仅限API模型524,288 令牌上下文 · $0.09/M 输入，$0.36/M 输出
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常见问题
- 我能本地运行 DeepSeek V3 吗？
- 不能，权重未公开发布，只能通过 API 访问。
- DeepSeek V3 的价格和上下文窗口是多少？
- 输入每百万 token 0.32 美元，输出每百万 0.89 美元，上下文窗口为 163,840 token。
- DeepSeek V3 与同等能力的密集模型有何不同？
- 其 MoE 设计每个 token 仅激活 370 亿参数，尽管模型规模巨大，推理成本依然低廉。
船长评语一款严肃的前沿级模型，价格亲民——MoE 架构物有所值，单 token 成本极具竞争力。
船长根据模型自身描述和模型卡撰写这些笔记。价格和上下文大小为撰写时提供商的数据，可能会变动。
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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这个评分是怎么计算的
这个模型还没有任何来源的流行度数据，所以它用一个低于 7,000° 的替代数值来保持列表完整。它永远不会排在有数据的模型前面。一旦有来源报告数据，分解就会显示在这里。
术语表：这里用到的术语
- 热度得分
- 一个数字，表示模型当前的使用和需求程度，范围从0°到9,999°。本站所有标注为最热门的榜单都按这个分数排序，别无他物。
- 基准线
- 所有有真实数据的模型起始于7,000°。分数范围是0°到9,999°；基准线以下的部分保留给无数据的替代模型，这样有数据的模型总是排在无数据模型之上。基准线对所有人相同，不影响排名；超过基准线的度数才是实际测量值。
- 下载等价量
- 得分中当作下载计算的所有项目总和：下载本身，每个种子上传者算1,000，每个AI Horde图片和每次生成网站的运行算一个。
- 对数刻度
- 以十为单位计数，而不是以一为单位：从1,000到10,000下载增加的热度和从10,000到100,000增加的热度相同。这样可以防止巨头压倒一切。
- 点赞
- 来自所有来源的点赞和竖起大拇指，每个点赞在对数刻度上价值半个下载。
- 采用率
- 模型当前每天的下载次数，基于两次读数的差值。权重是下载项的四分之一。
- 测量与估算
- 测量表示有两个来源的读数，且差异是真实的。估算表示只知道今天的总数，过去的数据是根据模型的生命周期分配的；网站会说明显示的是哪种。
- 做种者
- 指那些在线保存权重副本供他人通过种子下载的人，或者提供同样服务的托管镜像。每个做种者相当于1000次下载。
- AI Horde
- 一个志愿者网络，在捐赠的电脑上免费生成图片。它用某个模型生成的图片数量是公开的，每张图片算作一次下载。
- 生成网站
- 托管自己模型副本并允许用户生成的站点，比如PixAI、SeaArt和Yodayo。它们的下载计数和Civitai一样，每次生成算一次下载。
- OpenRouter 令牌
- 通过API提供的文本模型，如Claude或GPT，没有权重需要下载，因此其使用量以令牌计量：过去30天内通过OpenRouter（一种许多应用使用的网关）读取和生成的文本片段。每10,000,000个令牌计为一次下载。来源：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)，CC BY 4.0。
- 完整模型（检查点）
- 权重文件本身，是能独立生成的文件。它会获得额外加分，因为附加组件依赖它。
- LoRA和嵌入
- 小型附加文件，用来引导别人的权重朝向某种风格、角色或概念。它们不能单独运行。
- 家族与权重
- 模型构建所基于的基础，比如SD 1.5、SDXL、Flux或Wan。每个模型继承其家族权重的发布日期。
- 年龄
- 根据家族权重发布多久，扣除的度数：每年150°，最多750°。它保留了那些积累了多年下载量的老模型，防止它们被挤出榜单顶部。
- 家族加成
- 对当前网站重点推广的某个家族的LoRA给予的小幅度限制性加分，总是在分数细目中列出。
- 替代分数
- 给还没有任何来源报告的模型一个稳定的最低分数，这样榜单才完整。它永远不会高于有数据的模型。
- 新模型！（宽限期）
- 不到7天的新模型显示“新模型！”而非分数，且不参与排名。其分数从第一天开始计算，但一天大的模型增长最快，若不等待，周榜#1总是昨天刚发布的模型，而非持续一周的。
- 趋势
- 模型在某段时间内的增长与同一时间段内典型模型增长的对比。比典型快表示上升，比典型慢表示下降。
- 典型模型
- 目录的中间值：一半有数据的模型增长比它快，一半比它慢。
DeepSeek V3 是 Text / LLM 系列的一个文本模型，收录于 ModelTrends.ai——一个只读的开源 AI 图像、视频和文本模型目录。你可以将它与其他 Text / LLM 模型比较，查看热度分数了解趋势，并在 PirateDiffusion 或 BitVector 上打开试用。
按模型系列浏览
Text / LLM 模型
434
Anima 模型
528
Chroma 模型
19
Fibo 模型
2
Flux 模型
1,496
Flux 2 / Klein 模型
1,239
Flux 3 模型
3
Moss 模型
3
Iris 模型
1
MiniMax H3 模型
364
Hunyuan 模型
204
Ideogram 模型
20
Krea2 模型
717
Qwen 模型
20
Qwen2 模型
47
Ltx2 模型
153