中國 AI 新創 DeepSeek 近日釋出大型語言模型 DeepSeek-V3 的更新版本，在未發出任何官方公告的情況下，悄然上架至 Hugging Face。這個名為 DeepSeek-V3-0324 的版本引起研究人員與開發者注意，因為其不僅改採 MIT 開源授權，也被觀察到硬體運行效率有所提升。
MIT 授權釋出，模型可在消費級高階裝置上運行
這個模型屬於通用型大型語言模型（LLM），並非特別針對推理能力進行優化。根據《VentureBeat》與《SiliconANGLE》報導，這次更新版本最大的變化之一是轉換為 MIT 授權，這代表開發者可自由地將其用於商業用途，並進行修改。相較於自定義的開源許可證，這是一項相對開放的授權條款。
另值得關注的是， DeepSeek-V3 新版本比原版功能更強大、硬體效率更高──多數先進 LLM 依賴資料中心的 GPU 運作，但蘋果機器學習團隊研究人員 Awni Hannun 在 X 平台上表示，他在一台配備 M3 Ultra 晶片、記憶體 512GB 的 Mac Studio 上測試該模型，以 4-bit 量化版本運行時可達到每秒輸出超過 20 個 token 的速度。
一台 Mac Studio 設備價格雖然不低，但相比一般需依賴資料中心 GPU 的模型，這樣的運行結果提供了不同的部署可能性。
主打資源使用效率，DeepSeek 新版模型整合 2 大新技術
在架構設計上，DeepSeek-V3-0324 採用的是混和專家架構（MoE, Mixture-of-Experts），模型總參數為 671 億，但每次執行任務只啟動約 370 億個參數。這種選擇性啟用的設計，和啟動所有參數的傳統 LLM 相比，可以降低運算需求。
DeepSeek-V3-0324 還整合了兩項新技術：Multi-Head Latent Attention（MLA）與 Multi-Token Prediction（MTP），分別用來提升長文本上下文處理能力與輸出速度。根據《VentureBeat》，這些設計可能提高 80% 的產出速度。
不過，AI 研究員 Xeophon 在 X 平台上分享以個人平台測試的結果顯示，DeepSeek-V3-0324 的整體能力仍與主打推理功能的 DeepSeek-R1 或其他大型模型如 Qwen-32B 有一定差距；但 DeepSeek-V3-0324 是目前所有指標上最好的非推理模型，能取代 Sonnet 3.5。
與 R1 發布節奏相似，社群預測 R2 即將問世
DeepSeek V3-0324 的釋出也引起社群平台 Reddit 上部分網友討論。有用戶指出，這次發布節奏與去年 DeepSeek 先推出 V3，再緊接著幾週內推出 R1 的時間點類似──基礎模型先行，再釋出推理強化版本的策略，因此推測這次更新可能是為預備中的推理模型 R2 做鋪路，在未來兩個月內推出。
《VentureBeat》指出，如果 DeepSeek R2 模型真的遵循 R1 的軌跡釋出，可能會直接挑戰 GPT-5。OpenAI 的下一個新模型將在未來幾個月發布，有社群觀察者認為 R2 可能在未來數週內亮相，。
這次 DeepSeek 選擇以 MIT 授權釋出更新版本，再次凸顯出中國與美國在 AI 發展策略上的差異。相較於 OpenAI 與 Anthropic 採訂閱制、API 商業化路線，中國 AI 公司則越來越傾向以開源拉動生態系，藉此在資源有限的條件下爭取更多開發者與應用落地。
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＊本文初稿由 AI 生成，經《TechOrange》編撰，資料來源：《VentureBeat》、《SiliconANGLE》，首圖來源：Unsplash。
