模型简介
模型特点
模型能力
使用案例
🚀 DeepSeek-V3-0324 Dynamic GGUF
DeepSeek-V3-0324 Dynamic GGUF 提供了在 llama.cpp、LMStudio、Open WebUI 等推理框架中运行模型的能力,同时支持用户基于此模型进行微调,以满足不同的应用场景需求。
🚀 快速开始
- 本地运行指南:阅读我们的指南,获取在本地运行 DeepSeek-V3-0324 的详细说明。
- 量化方法优势:Unsloth Dynamic v2.0 实现了卓越的准确性,性能优于其他领先的量化方法。Unsloth 的动态量化是选择性量化的,与标准比特量化相比,大大提高了准确性。
✨ 主要特性
DeepSeek-V3-0324 在多个关键方面较其前身 DeepSeek-V3 有显著改进:
推理能力
- 基准测试性能显著提升:
- MMLU-Pro:从 75.9 提升至 81.2(+5.3)
- GPQA:从 59.1 提升至 68.4(+9.3)
- AIME:从 39.6 提升至 59.4(+19.8)
- LiveCodeBench:从 39.2 提升至 49.2(+10.0)
前端网页开发
- 提高了代码的可执行性
- 生成的网页和游戏前端更美观
中文写作能力
- 提升了风格和内容质量:
- 符合 R1 写作风格
- 中长篇写作质量更佳
- 功能增强:
- 改进了多轮交互式重写功能
- 优化了翻译质量和书信写作能力
中文搜索能力
增强了报告分析请求的处理能力,输出更详细。
函数调用改进
提高了函数调用的准确性,修复了之前 V3 版本的问题。
📦 安装指南
DeepSeek-V3-0324 的模型结构与 DeepSeek-V3 完全相同。如需了解更多关于在本地运行此模型的信息,请访问 DeepSeek-V3 仓库。
⚠️ 重要提示
目前 Hugging Face 的 Transformers 尚未直接支持该模型。
💻 使用示例
系统提示
在官方 DeepSeek 网页/应用中,我们使用带有特定日期的相同系统提示。
该助手为DeepSeek Chat,由深度求索公司创造。
今天是{current date}。
例如:
该助手为DeepSeek Chat,由深度求索公司创造。
今天是3月24日,星期一。
温度参数
在我们的网页和应用环境中,温度参数 $T_{model}$ 设置为 0.3。由于许多用户在 API 调用中使用默认温度 1.0,我们实现了一个 API 温度 $T_{api}$ 映射机制,将输入的 API 温度值 1.0 调整为最合适的模型温度设置 0.3。 $$ T_{model} = T_{api} \times 0.3 \quad (0 \leq T_{api} \leq 1) $$ $$ T_{model} = T_{api} - 0.7 \quad (1 < T_{api} \leq 2) $$ 因此,如果你通过 API 调用 V3,温度 1.0 相当于模型温度 0.3。
文件上传和网页搜索提示
文件上传
请按照以下模板创建提示,其中 {file_name}、{file_content} 和 {question} 是参数。
file_template = \
"""[file name]: {file_name}
[file content begin]
{file_content}
[file content end]
{question}"""
网页搜索
对于中文查询,我们使用以下提示:
search_answer_zh_template = \
'''# 以下内容是基于用户发送的消息的搜索结果:
{search_results}
在我给你的搜索结果中,每个结果都是[webpage X begin]...[webpage X end]格式的,X代表每篇文章的数字索引。请在适当的情况下在句子末尾引用上下文。请按照引用编号[citation:X]的格式在答案中对应部分引用上下文。如果一句话源自多个上下文,请列出所有相关的引用编号,例如[citation:3][citation:5],切记不要将引用集中在最后返回引用编号,而是在答案对应部分列出。
在回答时,请注意以下几点:
- 今天是{cur_date}。
- 并非搜索结果的所有内容都与用户的问题密切相关,你需要结合问题,对搜索结果进行甄别、筛选。
- 对于列举类的问题(如列举所有航班信息),尽量将答案控制在10个要点以内,并告诉用户可以查看搜索来源、获得完整信息。优先提供信息完整、最相关的列举项;如非必要,不要主动告诉用户搜索结果未提供的内容。
- 对于创作类的问题(如写论文),请务必在正文的段落中引用对应的参考编号,例如[citation:3][citation:5],不能只在文章末尾引用。你需要解读并概括用户的题目要求,选择合适的格式,充分利用搜索结果并抽取重要信息,生成符合用户要求、极具思想深度、富有创造力与专业性的答案。你的创作篇幅需要尽可能延长,对于每一个要点的论述要推测用户的意图,给出尽可能多角度的回答要点,且务必信息量大、论述详尽。
- 如果回答很长,请尽量结构化、分段落总结。如果需要分点作答,尽量控制在5个点以内,并合并相关的内容。
- 对于客观类的问答,如果问题的答案非常简短,可以适当补充一到两句相关信息,以丰富内容。
- 你需要根据用户要求和回答内容选择合适、美观的回答格式,确保可读性强。
- 你的回答应该综合多个相关网页来回答,不能重复引用一个网页。
- 除非用户要求,否则你回答的语言需要和用户提问的语言保持一致。
# 用户消息为:
{question}'''
对于英文查询,我们使用以下提示:
search_answer_en_template = \
'''# The following contents are the search results related to the user's message:
{search_results}
In the search results I provide to you, each result is formatted as [webpage X begin]...[webpage X end], where X represents the numerical index of each article. Please cite the context at the end of the relevant sentence when appropriate. Use the citation format [citation:X] in the corresponding part of your answer. If a sentence is derived from multiple contexts, list all relevant citation numbers, such as [citation:3][citation:5]. Be sure not to cluster all citations at the end; instead, include them in the corresponding parts of the answer.
When responding, please keep the following points in mind:
- Today is {cur_date}.
- Not all content in the search results is closely related to the user's question. You need to evaluate and filter the search results based on the question.
- For listing-type questions (e.g., listing all flight information), try to limit the answer to 10 key points and inform the user that they can refer to the search sources for complete information. Prioritize providing the most complete and relevant items in the list. Avoid mentioning content not provided in the search results unless necessary.
- For creative tasks (e.g., writing an essay), ensure that references are cited within the body of the text, such as [citation:3][citation:5], rather than only at the end of the text. You need to interpret and summarize the user's requirements, choose an appropriate format, fully utilize the search results, extract key information, and generate an answer that is insightful, creative, and professional. Extend the length of your response as much as possible, addressing each point in detail and from multiple perspectives, ensuring the content is rich and thorough.
- If the response is lengthy, structure it well and summarize it in paragraphs. If a point-by-point format is needed, try to limit it to 5 points and merge related content.
- For objective Q&A, if the answer is very brief, you may add one or two related sentences to enrich the content.
- Choose an appropriate and visually appealing format for your response based on the user's requirements and the content of the answer, ensuring strong readability.
- Your answer should synthesize information from multiple relevant webpages and avoid repeatedly citing the same webpage.
- Unless the user requests otherwise, your response should be in the same language as the user's question.
# The user's message is:
{question}'''
📚 详细文档
本地运行
该模型支持函数调用、JSON 输出和 FIM 完成等功能。有关如何构建提示以使用这些功能的说明,请参考 DeepSeek-V2.5 仓库。
免费微调
我们提供一个免费的 Google Colab 笔记本,用于将 Llama 3.1 (8B) 转换为推理模型:链接。所有笔记本都对初学者友好!添加你的数据集,点击“全部运行”,你将获得一个速度快 2 倍的微调模型,该模型可以导出为 GGUF、vLLM 或上传到 Hugging Face。
Unsloth支持的模型 | 免费笔记本链接 | 性能提升 | 内存使用减少 |
---|---|---|---|
GRPO with Phi-4 (14B) | ▶️ 在Colab上开始 | 2 倍更快 | 80% 更少 |
Llama-3.2 (3B) | ▶️ 在Colab上开始 | 2.4 倍更快 | 58% 更少 |
Llama-3.2 (11B vision) | ▶️ 在Colab上开始 | 2 倍更快 | 60% 更少 |
Qwen2 VL (7B) | ▶️ 在Colab上开始 | 1.8 倍更快 | 60% 更少 |
Qwen2.5 (7B) | ▶️ 在Colab上开始 | 2 倍更快 | 60% 更少 |
Llama-3.1 (8B) | ▶️ 在Colab上开始 | 2.4 倍更快 | 58% 更少 |
Phi-3.5 (mini) | ▶️ 在Colab上开始 | 2 倍更快 | 50% 更少 |
Gemma 2 (9B) | ▶️ 在Colab上开始 | 2.4 倍更快 | 58% 更少 |
Mistral (7B) | ▶️ 在Colab上开始 | 2.2 倍更快 | 62% 更少 |
🔧 技术细节
模型版本
本项目基于 deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324
基础模型,支持多种量化版本,具体如下:
MoE比特 | 类型 | 磁盘大小 | 链接 | 详情 |
---|---|---|---|---|
1.78bit (prelim) | IQ1_S | 192GB | 链接 | MoE 中 down_proj 混合 2.06/1.78bit |
1.93bit (prelim) | IQ1_M | 200GB | 链接 | MoE 中 down_proj 混合 2.06/1.93bit |
2.42bit | IQ2_XXS | 215GB | 链接 | MoE 中 down_proj 全为 2.42bit |
2.71bit | Q2_K_XL | 250GB | 链接 | MoE 中 down_proj 混合 3.5/2.71bit |
3.5bit | Q3_K_XL | 296GB | 链接 | MoE 中 down_proj 混合 4.5/3.5bit |
4.5bit | Q4_K_XL | 384GB | 链接 | MoE 中 down_proj 混合 5.5/4.5bit |
💡 使用建议
- “Prelim” 表示初步版本,通过我们的测试,它们通常表现良好,但有时生成的代码不是最优的,因此需要更多的工作和测试。
- 2.71bit 在性能/大小方面表现最佳,生成的代码质量高且运行良好。2.42bit 也通过了我们的所有测试。因此,为了获得最佳效果,建议使用 2.42 位(IQ2_XXS)或 2.71 位(Q2_K_XL)版本。
- 尽量确保系统的 VRAM + RAM 总和至少为 180GB 以上,但这不是必需条件。
致谢
感谢 DeepSeek 团队发布 DeepSeek V3 模型的 3 月更新。也感谢 bartowski 提供的 imatric V3 量化版本。
📄 许可证
本仓库和模型权重遵循 MIT 许可证。
引用
@misc{deepseekai2024deepseekv3technicalreport,
title={DeepSeek-V3 Technical Report},
author={DeepSeek-AI},
year={2024},
eprint={2412.19437},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL},
url={https://arxiv.org/abs/2412.19437},
}
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