DeepSeek V3 (Dec '24)
DeepSeekDeepSeekオープンウエイトMIT + Model License (Commercial use allowed)
説明
A powerful Mixture-of-Experts (MoE) language model with 671B total parameters (37B activated per token). Features Multi-head Latent Attention (MLA), auxiliary-loss-free load balancing, and multi-token prediction training. Pre-trained on 14.8T tokens with strong performance in reasoning, math, and code tasks.
リリース日
2024-12-26
パラメータ
671.0B
コンテキスト長
—
モダリティ
text
能力レーダー
28
general
29
coding
38
reasoning
38
science
35
agents
0
multimodal
ランキング
| ドメイン | #順位 | スコア | ソース |
|---|---|---|---|
| コーディングランキング | 434 | 28.0 | AA |
| 総合ランキング | 429 | 32.0 | AA |
| 科学 | 419 | 35.0 | AA |
ベンチマークスコア (LLM Stats)
(LLM Stats (zeroeval))Chat
IFEvalGoogle Research (2023)
86.1%自己申告
Factuality
SimpleQA
24.9%自己申告
General
MMLU
88.5%自己申告
C-Eval
86.5%自己申告
Aider-Polyglot Edit
79.7%自己申告
CSimpleQA
64.8%自己申告
Aider-Polyglot
49.6%自己申告
Language
CLUEWSC
90.9%自己申告
MMLU-Redux
89.1%自己申告
MMLU-Pro
75.9%自己申告
Long Context
LongBench v2
48.7%自己申告
Math
MATH-500
90.2%自己申告
CNMO 2024
43.2%自己申告
AIME 2024
39.2%自己申告
Reasoning
DROP
91.6%自己申告
HumanEval-Mul
82.6%自己申告
FRAMES
73.3%自己申告
GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)
59.1%自己申告
SWE-Bench Verified
42.0%自己申告
LiveCodeBench
37.6%自己申告
AA評価指数
(Artificial Analysis)Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))88.7
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))75.2
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))55.7
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))35.9
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))35.8
Ifbench(Google Research (2023))34.8
Lcr(Artificial Analysis)29.3
Math Index(Artificial Analysis)26.0
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))26.0
Aime(MAA (Mathematical Association of America))25.3
Coding Index(Artificial Analysis)23.0
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))22.8
Terminalbench V2 116.9
Intelligence Index(Artificial Analysis)8.5
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))6.8
Tau Banking4.7
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))2.9
LLM Statsカテゴリスコア
(LLM Stats (zeroeval))Chat90
Instruction Following90
Language80
Legal80
Finance80
Healthcare80
Math70
Reasoning70
Search70
Structured Output70
General70
Physics60
Biology60
Chemistry60
Long Context50
Code50
Frontend Development40
Factuality20
価格設定
入力価格$0.32 / 1Mトークン
出力価格$0.89 / 1Mトークン
混合価格(3:1)$0.463 / 1Mトークン
速度
トークン/秒0.0
初トークン遅延0.00s
初回答遅延0.00s
プロバイダー価格ランキング
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4 プロバイダー
最安: DeepInfra最高: Helicone
プロバイダー入力出力
1DeepInfra最安
$0
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2Alibaba (China)
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3DeepSeekプライマリ
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$0.89
4Helicone
$0.56
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