在人工智能领域，模型的迭代升级一直是推动技术进步的关键力量。近期，DeepSeek 团队发布了 DeepSeek-V3-0324 模型，虽然官方将其定义为小版本升级，但其带来的能力提升却令人瞩目。本文将详细介绍 DeepSeek-V3-0324 模型的更新内容、技术亮点以及使用建议，帮助大家更好地了解和应用这一强大的 AI 模型。
一、模型概述
DeepSeek-V3-0324 模型于 2025 年 3 月 24 日发布，是 DeepSeek-V3 的小版本升级版本。该版本在推理任务、前端开发能力、中文写作能力、中文搜索能力等多个方面进行了优化和提升，同时保持了与前代版本一致的 API 接口和使用方式，用户可以无缝切换至新版本，享受更加流畅和高效的对话体验。
二、技术亮点
（一）推理任务表现显著提升
DeepSeek-V3-0324 模型借鉴了 DeepSeek-R1 模型训练过程中的强化学习技术，在推理类任务上取得了显著的进步。在多个评测集上，该模型的得分超过了 GPT-4.5，具体表现如下：
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MMLU-Pro：从 75.9 提升至 81.2，提升了 5.3 分。
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GPQA：从 59.1 提升至 68.4，提升了 9.3 分。
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AIME：从 39.6 提升至 59.4，提升了 19.8 分。
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LiveCodeBench：从 39.2 提升至 49.2，提升了 10.0 分。
这些数据表明，DeepSeek-V3-0324 模型在处理复杂推理任务时的准确性和效率都有了显著提高。
（二）前端开发能力增强
在前端开发领域，DeepSeek-V3-0324 模型生成的 HTML 代码不仅可用性更高，而且在视觉效果上也更加美观和富有设计感。例如，模型能够生成一个演示多个小球在指定空间内运动的 p5.js 程序，并以赛博朋克风格的 HTML 呈现，同时提供可调整重力、摩擦力等参数的滑动按钮。
（三）中文写作能力升级
DeepSeek-V3-0324 模型在中文写作任务上进行了进一步优化，特别是在中长篇文本创作的内容质量上有了显著提升。模型能够生成符合 R1 写作风格的文本，并在多轮交互式重写、翻译质量和书信写作等方面表现出色。
（四）中文搜索能力优化
在联网搜索场景下，DeepSeek-V3-0324 模型能够输出更详实准确、排版更清晰美观的结果。这对于需要生成报告类指令的用户来说是一个巨大的福音。
（五）函数调用改进
DeepSeek-V3-0324 模型提高了函数调用的准确性，修复了前代版本中的一些问题，使得工具调用更加稳定和可靠。
三、快速使用
（一）模型部署
这里我们使用SGLang 进行推理，SGLang 是一个支持 MLA 优化、DP Attention、FP8（W8A8）、FP8 KV Cache 和 Torch Compile 的推理框架。它在开源框架中提供了最先进的延迟和吞吐量性能，并且完全支持在 NVIDIA 和 AMD GPU 上运行 DeepSeek-V3-0324 模型。推理代码示例如下：
# 安装 SGLangpip install "sglang[all]>=0.4.3" --find-links https://flashinfer.ai/whl/cu124/torch2.5/flashinfer-python# 启动推理服务python3 -m sglang.launch_server --model /Your_Model_Path/DeepSeek-V3-0324 --tp 8 --trust-remote-code
根据需要添加性能优化选项。
（二）API调用
import openaiclient = openai.Client(base_url="http://127.0.0.1:30000/v1",api_key="EMPTY")# Chat completionresponse = client.chat.completions.create(model="default",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant"},{"role": "user", "content": "List 3 countries and their capitals."},],temperature=0,max_tokens=64,)print(response)
四、使用建议
（一）系统提示
在使用 DeepSeek-V3-0324 模型时，建议在官方 DeepSeek 网站或应用程序中使用带有特定日期的系统提示，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。
“`
（二）温度设置
在 DeepSeek 的网页和应用环境中，温度参数被设置为 0.3。如果用户在 API 调用时使用默认的温度 1.0，DeepSeek 会自动将其调整为最适合模型的温度设置 0.3。
（三）文件上传提示
file_template = """[file name]: {file_name}[file content begin]{file_content}[file content end]{question}"""（四）网页查询提示
{search_results}、{cur_date}和{question}是网页查询的参数。
中文查询提示模版：
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}'''
英文查询提示模版：
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}'''
五、总结
DeepSeek-V3-0324 模型的发布，标志着 DeepSeek 团队在人工智能领域的又一重要进步。通过在推理任务、前端开发能力、中文写作能力、中文搜索能力等多个方面的优化和提升，该模型为用户带来了更加高效和优质的使用体验。无论是开发者还是普通用户，都可以从这一强大的 AI 模型中受益。如果你对 DeepSeek-V3-0324 模型感兴趣，不妨尝试使用它，感受其带来的技术魅力。
六、项目资料
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Model Scope：https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324
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Huggingface：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324
开源仓库（包括模型权重）遵循MIT License，允许用户利用模型输出或通过模型蒸馏等方式训练其他模型。
（文：小兵的AI视界）