302.AI 基准实验室 | 刚刚，DeepSeek更新了V3版本，快来302抢先实测了解模型性能

就在刚刚，DeepSeek了更新V3版本！据了解，模型的速度有了明显提升。

官方还没有来得及正式宣发，我们迫不及待尝试了下，的确更新了！

那今天就抢先带大家在302.AI实测了解一下DeepSeek-V3，看看其在文本处理、推理逻辑、编程等方面的表现如何！

> 在302.AI上使用

302.AI的聊天机器人和API超市都同步更新了DeepSeek-V3，而且提供按需付费的服务方式，无论是企业、个体开发者，还是不同的用户群体，都能够依据自身的实际需求来灵活选择使用模型，满足各自不同的需求。

【聊天机器人】

用户可以通过聊天机器人快速体验最新模型。302.AI的聊天机器人提供市场上多种先进模型，并持续进行实时更新，保持与市场的发展同步。以下是具体的获取步骤：

1、进入302.AI——点击左侧菜单栏使用机器人——选择聊天机器人——点击模型——选择Deepseek-Chat模型并确定，最后点击创建聊天机器人按钮；

2、进入聊天机器人后，还可以点击左下角的设置，打开Artifacts功能。

【API超市】

企业用户或者个体开发者可以通过302.AI的API超市调用模型，并根据特定项目需求进行定制化开发，加快AI应用的研发与部署流程。以下是在API超市中获取Deepseek模型的详细步骤：

1、进入302.AI后——点击使用API——选择API超市——分类中点击语言大模型——然后选择国产模型。

2、下滑可以看到已经Deepseek-Chat模型的API，可按需选择【查看文档】快速接入API或者【在线体验】测试模型的参数。

> 实测对比

实测1-3使用的工具为：302.AI的模型竞技场

对比模型均为gpt-4o-2024-11-20、claude-3.5-sonnet-20241022、DeepSeek-V3

实测4使用的工具为：302.AI聊天机器人的Artifacts功能。

模型价格对比：

DeepSeek-V3 ：输入价格为0.15美金/每百万tokens，输出价格为0.3美金/每百万tokens，

gpt-4o-2024-11-20：输入价格为2.5美金/每百万tokens，输出价格10美金/每百万tokens。

claude-3.5-sonnet-20241022：输入价格为3美金/每百万tokens，输出价格15美金/每百万tokens

实测1：文本处理测试

提示词：strrawberrry里有几个“r”，请逐个帮我数出来

分析：为了防止模型提前“背答案”，我们特意在单词中增加了两个“r”，所以正确答案是5个r。

（PS：以下是第一次提问得出的结果）

gpt-4o：虽然最终的答案正确，但未能正确指出r的位置。

claude-3.5-sonnet：尽管最终的回答正确，但是最后却指出正确的strawberry只包含了2个”r”，正确拼写的情况下应该是包含3个r。

DeepSeek-V3：回答错误，在解析的过程就可以发现模型遗落了连续出现的字母r。

实测2：推理测试

提示词：一个农夫过河，需要把狼、羊和白菜都带过河，但每次只能带一样物品，而且狼和羊不能单独相处，羊和白菜不能单独相处，请问农夫该如何过河?

分析：经典的农夫过河问题，没想到三个模型都给出了正确答案。

gpt-4o：分析过程简洁，回答正确。

claude-3.5-sonnet：分析过程清晰，回答正确。

DeepSeek-V3：分析过程十分详细，把每一步都细致描述出来，回答正确。

实测3：逻辑思维测试：

提示词：如果只有4杯水，但现在来了5个领导，你会怎么办？

分析：最近网络上非常多人讨论的“高情商”题目。Deepseek v3的给出的解决的方法都合理，不仅如此，还提出了事后反思，整个答案非常完整。

gpt-4o：根据题意，4杯水是为领导准备的，而且即使自身不喝领导也不够分，给出的第5个处理方法有点多此一举。

claude-3.5-sonnet：回答中的第2点，同GPT-4o的答案，有点多此一举。

DeepSeek-V3：给出的方法都是合理，且有的方法还非常具体给出话术参考，最后还提到需要反思，整体非常完整。

实测4：编程测试：

对比模型：claude-3.5-sonnet-20241022、Deepseek v3

提示词：用前端代码生成一个俄罗斯方块游戏，将代码放在一起输出

DeepSeek-V3：Deepseek生成的效果其实还不错，游戏操作起来感觉非常流畅的，界面美观度还不错，但是整体游戏不够完整，没有得分显示、游戏说明、开始游戏等元素。

claude-3.5-sonnet：生成的游戏界面美观度还可以，游戏可操作，流畅度也不错，每个方块不同样式有不同的颜色。具备“开始游戏”按钮、游戏说明等，总体非常完整。

> 总结

通过以上实测，可以初步得出以下结论：

文本处理测试：面对改进后的数字母测试题，DeepSeek-V3未能回答正确，这或许表明模型在处理文本细节时的准确性不足。

推理测试：在经典的农夫过河问题的测试中，DeepSeek-V3不仅能正确解答，还提供了详细的解析过程，表现出色。

逻辑思维测试：DeepSeek-V3面对高情商提问，不仅给出了合理的解决方案，还提供了具体的实施话术，展现了其在逻辑思维问题上的思考深度。

编程测试：在编程任务中，DeepSeek-V3生成的俄罗斯方块游戏不没有深入考虑更多用户交互体验，不够完整。

综合来看，DeepSeek-V3的性价比非常高，实测对比模型gpt-4o-2024-11-20和claude-3.5-sonnet-20241022价格均远远高出DeepSeek-V3，但DeepSeek-V3在推理和逻辑分析方面的表现更优。此外，我们在使用过程中感觉到模型的响应速度明显有了提高。

更值得一提的是，根据我们程序员在真实开发环境中的使用反馈，DeepSeek-V3的编码能力已经媲美claude-3.5-sonnet，超越了gpt-4o。

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