1. 模型架构与计算效率

DeepSeek-V3采用了MOE（混合专家）架构，这一架构使得模型能够通过按需激活专家来处理任务，而非像传统大模型那样一次性激活所有的参数。MOE架构的优势在于：

计算效率：MOE架构能根据输入数据的特性选择性激活部分专家，避免了不必要的计算。因此，DeepSeek在计算资源利用方面更加高效，相较于传统模型，减少了计算量和内存消耗。

动态专家选择：MOE架构的路由机制可以动态地选择最合适的专家来处理任务，这使得DeepSeek能够根据不同任务动态分配计算资源，优化处理效率。

2. 高效的多单词预测
DeepSeek-V3支持多单词预测，意味着模型能够在生成内容时同时预测多个单词。这一特性显著提高了生成的速度和效率：

推理速度：通过同时预测多个单词，DeepSeek的生成效率提升了3倍，从原本每秒20个token的生成速率提升至60个token。这使得DeepSeek-V3在处理大规模文本生成任务时，能够更加迅速和高效。

3. 低训练成本
尽管DeepSeek-V3的参数量达到6710亿，训练成本却相对较低：

训练成本低：DeepSeek-V3的训练成本仅为557万美元，相比于Meta的Llama 3.1等模型的5亿美元训练成本，DeepSeek-V3在计算资源和硬件资源上的利用效率更高，减少了开发和运行成本。

这一成本效益使得DeepSeek在广泛应用中更具吸引力，特别是对于资源有限的企业或研究团队。

4. 优秀的推理能力

DeepSeek-V3在多个标准测试中表现优异，特别是在编程能力和数学推理上表现突出。例如：

在编程任务中，DeepSeek-V3的通过率达到40%，高于Llama 3.1的31%和Claude 3.5的33%。

在数学推理任务中，DeepSeek-V3的表现超过了大部分开源和闭源模型，展示了强大的问题解决能力。

此外，DeepSeek-V3在多语言理解方面也有优异表现，在中文多语言理解测试中得分为89分，远超Llama 3.1的74分。