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
ARC92.1DeepSeek V2
BBH70.584.9DeepSeek V3
GPQA31.5DeepSeek V2
GSM8K78.889.3DeepSeek V3
HUMANEVAL75.782.6DeepSeek V3
IFEVAL78.6DeepSeek V2
MATH35.261.6DeepSeek V3
MMLU78.288.5DeepSeek V3
MUSR53.4DeepSeek V2
WINOGRANDE84.7DeepSeek 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
ARC92.1A
BBH (BIG-Bench Hard)70.584.9B
GPQA31.5A
GSM8K (Grade School Math 8K)78.889.3B
HumanEval75.782.6B
IFEval78.6A
MATH35.261.6B
MMLU (Massive Multitask Language Understanding)78.288.5B
MUSR53.4A
WinoGrande84.7A

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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