暴击GPT-4.5，DeepSeek-V3-0324官方报告出炉！系统提示、最佳温度全放出

新智元报道

编辑：英智 好困

【新智元导读】只有660B参数的开源模型，在数学和编程性能上击败了GPT-4.5和Claude 3.7。DeepSeek-V3-0324新版本的发布让全球网友为之疯狂，推理能力提升近20%，模型权重已全面开源！

DeepSeek-V3-0324新版本发布，推理能力大幅提升，在数学、代码上超过GPT-4.5！

网友表示，这是OpenAI的噩梦，模型参数量只有660B，100%开源。

进入官网、APP或小程序后，关闭深度思考即可体验。官方建议，非复杂推理任务用V3新版本更好。

模型权重现已开源：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324

性能全面提升，中文能力更强

DeepSeek-V3-0324全面超越了Claude 3.7！

新版模型借鉴DeepSeek-R1中的强化学习技术，在数学、代码类评测集上超过了GPT-4.5。

在推理能力方面，DeepSeek-V3-0324相较于第一代V3，基准测试的准确率最高提升了近20%：

• MMLU-Pro：75.9 → 81.2 (+5.3)

• GPQA：59.1 → 68.4 (+9.3)

• AIME：39.6 → 59.4 (+19.8)

• LiveCodeBench：39.2 → 49.2 (+10.0)

在HTML等前端开发任务上，DeepSeek-V3-0324生成的代码可用性更高，视觉上也更有设计感：

• 提升了代码的执行效率

• 网页和游戏前端界面更美观

多个小球在指定空间范围内运动的p5.js程序：包含若干可以调整重力、摩擦力等参数的滑动按钮，并以赛博朋克风格的HTML呈现

在中文写作任务上，DeepSeek-V3-0324基于R1进行了优化，提升了中长篇文本的创作风格和内容质量：

• 符合R1写作规范

• 提高了中长篇写作的质量

• 改进了多轮交互式内容重写

• 优化了翻译质量和信函写作

中文搜索场景下，DeepSeek-V3-0324提升了对报告的分析能力，输出内容更详实、准确，排版更清晰美观：

• 增强了报告分析请求功能，提供更详细的输出结果

除此之外，DeepSeek-V3-0324还提高了API函数调用的准确性，修复了之前V3版本中的问题。

国外网友已玩嗨

网友「Haider」表示，新的DeepSeek V3更新比预期要大得多，尤其是编程，赞其为目前最强大的完全免费的AI。

他用新模型构建的「声波可视化器」游戏如下，结果好得难以置信。

@BrainYoung利用DeepSeek-V3-0324的巨大改进制作了以下游戏：

制作一个酷炫的three.js游戏。

官方使用指南

系统提示

在官方网页/应用中，DeepSeek使用带有特定日期的统一系统提示词。

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。

采样温度
在网页和应用环境中，模型温度参数T_model设置为0.3。

由于许多用户在API调用中会使用默认温度1.0，为此，DeepSeek贴心地设置了一个API温度T_api映射机制——可以自动将输入的API温度1.0调整为模型最优温度0.3。

换句话说，如果是通过API调用V3，那么温度1.0就等同于温度0.3。

文件上传和网络搜索

对于文件上传，请按照模板创建提示词，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}"""

在进行网络搜索时，{search_results}、{cur_date}和{question}是参数。

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}'''

对于中文查询，使用的提示词如下：

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，使用的提示词如下：

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}'''

本地运行

DeepSeek-V3-0324的模型结构与DeepSeek-V3完全相同，支持函数调用、JSON输出和FIM（填充中间）完成等功能。

参考资料：

https://mp.weixin.qq.com/s/XK6ymJL7y0vo_GQXxmpuBA

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324

https://x.com/deepseek_ai/status/1904526863604883661