基础模型: deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324
语言:

• 英语
  库名称: transformers
  许可证: mit
  标签:
• deepseek_v3
• deepseek
• unsloth
• transformers

阅读我们的指南获取本地运行DeepSeek-V3-0324的详细说明。

Unsloth的动态量化采用选择性量化，相比标准位宽大幅提升了精度。

DeepSeek-V3-0324动态GGUF

我们的DeepSeek-V3-0324 GGUF文件支持在llama.cpp、LMStudio、Open WebUI等推理框架中运行模型。

包含1-4位动态量化版本，相比标准量化具有更高精度和效果。

注：预研版=初步测试版，经我们测试通常表现良好，但有时生成的代码质量不稳定，需要进一步优化测试。2.71位版本在性能与体积平衡性上表现最佳，生成的代码质量优异。2.42位版本也通过了所有测试。

建议优先使用2.42位(IQ2_XXS)或2.71位(Q2_K_XL)版本。推荐至少具备180GB以上的显存+内存组合容量。

感谢DeepSeek团队发布DeepSeek V3模型的3月更新版，同时感谢bartowski提供初始V3量化版本。

用Unsloth微调你自己的推理模型(如R1)！

我们提供了免费Colab笔记本，可将Llama 3.1(8B)转化为推理模型：https://colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Llama3.1_(8B)-GRPO.ipynb

✨ 免费微调

所有笔记本都适合新手！添加你的数据集，点击"全部运行"，即可获得速度快2倍的微调模型，支持导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face。

特性亮点

DeepSeek-V3-0324相比前代DeepSeek-V3在多个关键维度实现显著提升。

推理能力

• 基准测试显著提升：
  • 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)

前端开发

• 提升代码可执行性
• 生成更美观的网页和游戏前端界面

中文写作

• 优化风格与内容质量：

  • 对齐R1写作风格
  • 提升中长篇内容质量

• 功能增强：

  • 改进多轮交互式改写
  • 优化翻译质量与信件写作

中文搜索

• 增强报告类分析需求，输出更详尽

函数调用优化

• 提升Function Calling准确率，修复此前V3版本问题

使用建议

系统提示词

在官方DeepSeek网页/APP端，我们使用含具体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{当前日期}。

示例：

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。

温度参数

在网页和应用环境中，模型温度参数$T_{model}$设为0.3。由于许多API调用使用默认温度值1.0，我们实现了API温度$T_{api}$映射机制，将输入的1.0调整为最适宜的模型温度0.3。

$$ T_{model} = T_{api} \times 0.3 \quad (0 \leq T_{api} \leq 1) $$

$$ T_{model} = T_{api} - 0.7 \quad (1 < T_{api} \leq 2) $$

因此通过API调用V3时，温度1.0等价于模型温度0.3。

文件上传与网络搜索提示模板

文件上传需按模板构造提示词，其中{file_name}、{file_content}和{question}为参数：

file_template = \
"""[file name]: {file_name}
[file content begin]
{file_content}
[file content end]
{question}"""

网络搜索中{search_results}、{cur_date}和{question}为参数。

中文查询使用提示词：

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}'''

英文查询使用提示词：

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,