中國 DeepSeek-V3 AI 模型登場　能在 Mac Studio 高速運算挑戰 OpenAI 霸權

中國初創公司 DeepSeek 近日悄悄發佈新一代大型語言模型 DeepSeek-V3-0324，這款模型不但只以開源方式釋出，更能在 Apple 的 Mac Studio 裝置上流暢運行，有用家就實測能夠每秒處理超過 20 個 token，打破過往需依賴大型數據中心的傳統觀念。今次技術突破讓 AI 模型的部署方式有望迎來翻天覆地的轉變，並可能對 OpenAI 等現時主導市場的企業構成實質威脅。

 

 

DeepSeek-V3-0324 在 3 月 24 日無預警上載至開源平台 Hugging Face，檔案總大小高達 641GB，但並未附帶技術白皮書或宣傳資料。這個來自中國的開發團隊，再次採用低調但具衝擊力的發佈手法，與西方公司預熱數月的傳統市場策略截然不同。

 

 

該模型具備 6850 億個參數，屬目前最大型之一，並採用混合專家（Mixture-of-Experts，簡稱 MoE）架構。這個架構會根據不同任務，智能地啟動約 370 億個最合適的參數，取代傳統大型語言模型「全參數激活」的方式，大幅減少運算需求，提升效率。研究人員指出，這種設計不但節省硬件資源，還可令運行速度顯著加快。

 

另外，DeepSeek-V3-0324 加入兩項關鍵技術創新：「多頭潛在注意力（Multi-Head Latent Attention，簡稱 MLA）」和「多 Token 預測（Multi-Token Prediction，簡稱 MTP）」。MLA 令模型在處理長文本時，能更準確掌握上下文脈絡；而 MTP 則讓模型每輪運算能產生多於一個 token，輸出速度可比傳統方法提高接近 80%。

 

有測試者在配備 M3 Ultra 晶片及 512GB 記憶體的 Mac Studio 上，使用 4-bit 精簡版本的 DeepSeek-V3 模型，成功達到每秒超過 20 個 token 的生成速度。該版本的模型檔案縮小至 352GB，令一般消費級裝置亦有能力執行這類頂尖模型，無需高功耗的多張 Nvidia GPU 加持。

 

 

有 AI 研究人員表示，在內部測試中，DeepSeek-V3-0324 在多項測試項目中均明顯領先前一代模型，甚至壓倒目前商用市場上備受推崇的 Claude Sonnet 3.5。與後者不同，DeepSeek 提供的是免費、可商業使用的模型權重，進一步打破高端 AI 模型高門檻的既有格局。

 

DeepSeek 的出現及其發展策略，不但重新定義大型語言模型的部署方式，也對 AI 產業的競爭格局構成挑戰。若未來該模型繼續維持開放與高效的特質，有可能令更多開發者與企業從 OpenAI、Anthropic 等企業的付費平台轉向開源解決方案。

 

 

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