核心规格对比

规格DeepSeek V2DeepSeek V3
厂商deepseekdeepseek
版本v2v3
发布日期2024-05-072024-12-26
上下文窗口32768 tokens64000 tokens
输入模态texttext
输出模态texttext
许可DeepSeek LicenseDeepSeek License
SOC2✗✗
HIPAA✗✗
GDPR✗✗
ISO 27001✗✗

基准测试结果

基准DeepSeek V2DeepSeek V3胜出
ARC92.1—DeepSeek V2
BBH70.584.9DeepSeek V3
GPQA31.5—DeepSeek V2
GSM8K78.889.3DeepSeek V3
HUMANEVAL75.782.6DeepSeek V3
IFEVAL78.6—DeepSeek V2
MATH35.261.6DeepSeek V3
MMLU78.288.5DeepSeek V3
MUSR53.4—DeepSeek V2
WINOGRANDE84.7—DeepSeek V2

定价对比

项目 (每百万Token)DeepSeek V2DeepSeek V3
输入$0.14$0.27
输出$0.28$1.1
缓存读$0$0.07
缓存写$0$0.27

DeepSeek V2 对比 DeepSeek V3

模型概述

DeepSeek V2 与 DeepSeek V3 均为 AI 模型市场的重要选项。本页对比两者在基准、定价与合规性上的差异。

核心规格对比

厂商发布日期上下文窗口许可证
Deepseek / Deepseek2024-05-07 / 2024-12-2632K / 64KDeepSeek License / DeepSeek License

基准测试表现

基准DeepSeek V2DeepSeek V3胜出
ARC92.1—A
BBH (BIG-Bench Hard)70.584.9B
GPQA31.5—A
GSM8K (Grade School Math 8K)78.889.3B
HumanEval75.782.6B
IFEval78.6—A
MATH35.261.6B
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)78.288.5B
MUSR53.4—A
WinoGrande84.7—A

定价对比

输入输出缓存读取缓存写入
— / —— / —— / —— / —

每百万 token — A / B

优势 & 劣势

DeepSeek V2

  • ✅ 采用 MoE 混合专家架构。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

DeepSeek V3

  • ✅ MMLU 得分 88.5,知识推理能力强。
  • ✅ HumanEval 82.6,代码生成能力出色。
  • ✅ GSM8K 89.3,数学推理稳健。
  • ✅ 采用 MoE 混合专家架构。
  • ⚠️ 闭源专有模型,不支持自托管。

编辑点评

DeepSeek V2 与 DeepSeek V3 各有侧重。建议根据具体场景(代码、长文本、视觉等)选择,参考上方基准与定价表。

常见问题

哪个模型在代码任务上更优?

参考 HumanEval 基准得分表,得分更高者更适合代码任务。

哪个模型价格更低?

参考上方的定价对比表,输入/输出价格更低者更具成本优势。

上下文窗口哪个更长?

参考核心规格对比表,上下文窗口更大的模型适合长文档处理。

参考文献

编辑点评

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