没有任何公告、没有发布博客文章、没有营销宣传，就连 README.md 也是空空如也，DeepSeek 悄悄在深夜上线了一款 685B 的大模型——
DeepSeek-V3-0324
，并直接发布在 Hugging Face（https://huggingface.co/deepseek-ai）。
即使如此低调，该模型一经上线仍然引发了业界广泛关注。
和之前 DeepSeek v3 版本所采用的自定义许可证有所不同，DeepSeek-V3-0324 采用的是
MIT 开源协议，允许开发人员可以在商业项目中使用，并且几乎不受任何限制地对其进行修改。
DeepSeek-V3-0324 依然采用 Mixture-of-Experts（MoE）架构，与传统大模型相比，计算效率大幅提升。其总参数量高达 6850 亿，但实际在特定任务期间仅激活约 370 亿参数，从而降低计算成本。
此外，该模型引入了两项关键技术：
这两项技术让 DeepSeek-V3-0324 在推理效率和长文本处理能力上表现更优，将输出速度提高了
近 80%。
当然，
DeepSeek-V3-0324
这一次吸引众人关注，不仅是因为其强大的能力，还因为其部署方式——它可在高端消费级硬件上本地运行，特别是搭载 M3 Ultra 芯片的 Apple Studio。
对此，苹果机器学习工程师、AI 研究员 Awni Hannun 在社交媒体 X 上表示：“4 位量化后的 DeepSeek-V3-0324，在搭载 mlx-lm 的 512GB M3 Ultra 上，推理速度可达每秒 20 个 token！”
虽然说售价 74249 元起的 Mac Studio 并非普通大众级设备，但能够在本地运行如此庞大的模型的能力与通常与最先进 AI 相关的数据中心要求大不相同。
开发者工具专家 Simon Willison 指出，经过 4-bit 量化后，该模型的存储占用减少至 352GB，使其能够在搭载 M3 Ultra 芯片的高端消费级硬件上运行。
Simon Willison 称，如果你有这台机器，就可以用他的开源 llm-mlx 插件（https://github.com/simonw/llm-mlx）运行它，不过其自己还没试过：
llm mlx download-model mlx-community/DeepSeek-V3-0324-4bitllm chat -m mlx-community/DeepSeek-V3-0324-4bit
这一突破意味着，过去依赖多张 Nvidia GPU、高功耗数据中心运行的大模型，如今可以在功耗不到 200 瓦的 Mac Studio 上运行，挑战了 AI 行业对基础设施需求的传统认知。
除此之外，在这款模型上线之后，很多人也进行了比较。AI 研究员 Xeophon 在 X.com 上表示：“DeepSeek V3 在所有指标上均大幅进步，已是最强的开源非推理模型，超越了 Sonnet 3.5。”
如果更多测试验证这一结论，它的表现甚至可能优于当前商业 AI 领先者 Claude Sonnet 3.5。更重要的是，DeepSeek-V3-0324 完全开源，任何人都可以免费下载使用，而 Sonnet 3.5 仍需要付费订阅。这让 DeepSeek 在开源 AI 生态中更具吸引力。
有业内人士推测，DeepSeek-V3-0324 可能是 DeepSeek-R2 的基础版本。
如果 R2 延续 R1 的发展路径，它或将成为 OpenAI 即将发布的 GPT-5 的有力竞争者。两者的路线截然不同——OpenAI 依赖封闭生态和巨额资金，而 DeepSeek 选择开源和高效计算，AI 未来的竞争格局或将因此改变。
当前，用户可通过多种方式体验这一新模型：
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