DeepSeek-V3 通过创新的模型架构和优化策略实现了高效训练与推理。其采用多头潜在注意力（MLA）和 DeepSeekMoE 架构，通过低秩压缩和专家分配策略减少内存占用并提升计算效率；同时引入无辅助损失负载均衡和序列级负载均衡技术，优化专家负载分配。多令牌预测（MTP）技术显著提高了训练效率和推理速度。在并行策略上，DeepSeek-V3 优先使用专家并行（EP），并结合双流并行计算、双向流水线调度以及 ZeRO-1 数据并行策略，最大化利用计算资源。此外，通过优化 MoE 路由通信、采用 FP8 低精度训练、间隔重计算、EMA 显存优化和头尾参数共享等技术，进一步降低了通信和显存开销。这些创新使得 DeepSeek-V3 能够以较少的算力实现高效训练，同时为 AI 基础设施的发展提供了新的方向。