深度测评DeepSeek v3开源大模型！MoE混合专家架构 6850亿参数混合专家(MoE)架构开源大模型！Deepseek V3全方位客观评测文档处理、逻辑推理、算法编程等多维度的真实能力水平！是卓越还是拉胯？真能超越Claude还是言过其实？ 视频简介： 当Deepseek v3遇上贪吃蛇：一个简单游戏实现背后，揭示最新开源大模型在复杂编程场景下的短板与不足 本期视频我们详细测试了Deepseek最新发布的开源大模型Deepseek V3的综合能力。这款模型采用混合专家架构,总参数为685B,包括了256个专家模型,训练数据截止日期为2024年7月。 我们从版本信息、知识库截止日期、PDF文件处理、提示词遵循、逻辑推理、编程和算法等多个方面对Deepseek V3进行了测试。测试发现: 对基于思维链的提示词遵循能力很强 在一些逻辑推理题上表现一般,有时会给出错误或不完整的答案 质数算法题中,给出的代码没有经过优化,执行效率很低 在其他一些算法题的表现参差不齐,有的可以给出正确答案,有的不行 在实现一个稍微复杂的贪吃蛇游戏时,经过多轮修改代码依然存在逻辑问题无法正常运行 相比之下,Claude模型可以一次性给出逻辑正确、功能完备的贪吃蛇游戏代码。 时间戳： 0:00 介绍 - Deepseek V3模型发布 1:00 测试知识库截止日期 1:21 测试PDF文件处理能力 2:18 测试大型PDF文件(605页)处理 2:54 测试提示词遵循能力 3:39 逻辑推理测试 5:19 编程能力测试 - 质数问题 6:13 其他算法题测试 7:36 复杂编程案例 - 贪吃蛇游戏实现 10:10 与Claude对比贪吃蛇实现 10:56 总结测试结果 11:48 结束语 #aigc #deepseek #deepseekv3 #ai #claude