DeepSeek-v3在多个主流基准测试中，如MMLU、DROP、Codeforces、AIME等，均展现出了卓越的性能，超越了GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet、Qwen2.5-72B等知名开闭源模型，一跃成为当前最强的开源大模型之一。这一成功的背后，是一群前量化分析师组成的团队，他们以极高的训练效率推动了DeepSeek的飞速发展。
DeepSeek v3的架构亮点在于其多头潜在注意力（MLA）和混合专家（MoE）两大模块。MLA作为v3的核心创新，有效减少了推理过程中的内存占用；而MoE则引入了一套先进的动态调整机制，专门用于优化专家负载。DeepSeek不仅开源了最新模型，还提供了便捷的在线服务，进一步降低了使用门槛。
随着DeepSeek-v3的崛起，其背后的团队也逐渐走进公众视野。据调查，DeepSeek的核心技术力量主要源自一群才华横溢的高校学子，其中清华、北大的在读生和应届生占据了重要位置。如清华交互式人工智能课题组博士生邵智宏，他曾参与多个重要项目；北大计算机学院2024届博士朱琪豪，在校期间就发表了多篇高水平论文，并主导开发了DeepSeek-Coder-V1；还有北大计算机学院2024年博士毕业生代达劢，同样拥有丰富的学术成果和荣誉。
为了满足更多用户的需求，DeepSeek还推出了官方移动版APP。这款APP集深度思考和联网搜索功能于一体，能够生成内部思维链，逐步分析问题并得出结论。同时，它还支持图片、文件等多模态输入模式，为用户提供了更加便捷、全面的使用体验。据悉，该APP由DeepSeek-R1-Lite模型和DeepSeek V3模型共同提供支持。
