deepseek-v3-0324

DeepSeek MIT Abierta permisiva Activo en el leaderboard
Estable

Snapshot del 11 de septiembre de 2026 · LMArena, categoría overall

Puesto

#152

categoría overall

Arena Score

1396

IC 95% 1392 – 1400

Percentil

62

sobre el leaderboard completo

Batallas

44 781

votos acumulados

Distancia al #1

−110

puntos de rating

Modelos por encima

151

con rating superior

Intervalo de confianza: 8 pts de ancho σ² = 4.0

Empate estadístico: los intervalos de confianza se solapan con 28 modelos del rango #140 – #168, así que el puesto no es distinguible del de ellos con los votos actuales.

Dependencia del estilo

El style control descuenta el formato de la respuesta (longitud, markdown, listas). Un delta positivo significa que el modelo mejora cuando ese efecto se descuenta.

Sin control de estilo

1375 #164

Con control de estilo

1312 #14

Efecto del style control

+21 pts

Rendimiento por categoría

Puesto del modelo en cada categoría del leaderboard. Si no acumula votos suficientes en una categoría, no aparece en ella.

Código

#173

Matemáticas

#182

Escritura creativa

#117

Seguimiento de instrucciones

#164

Multi-turno

#134

Prompts difíciles

#163

Nivel experto

#167

Inglés

#155

Otros idiomas

#153

Más fuerte en escritura creativa (#117) · más débil en áreas matemáticas (#186)

Trayectoria histórica

Evolución del modelo entre snapshots. El cambio de rating en 30 días es la medida honesta de si mejoró o empeoró.

Debut

30 mar 2025

hace 530 días

Historia

138 snapshots

en los que aparece

Mejor puesto

#4

el 9 abr 2025

Rating máximo

1397

pico histórico

Snapshot anterior

#150

cayó 2 puestos

Hace 30 días

#143

cayó 9 puestos

Rating 30 días

+0.1 pts

cambio neto

Volatilidad

45.8

desviación del puesto

Dentro de su organización

Puesto #16 de 21 modelos

Mejor rating de la organización 1462

Sobre este modelo

Texto del modelo en HTML RAW

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Preguntas frecuentes

¿Qué GPU necesito para correr este modelo?
Depende de la cuantización: unos 140 GB de VRAM en fp16, unos 70 GB en 8 bits y unos 40 GB en 4 bits. En la práctica, una H100 de 80 GB lo mueve en 8 bits y una A6000 de 48 GB en 4 bits.
¿Cuantizarlo le baja la calidad?
Bajar a 8 bits es casi gratis en calidad. A 4 bits la pérdida ya se nota en tareas de razonamiento y de código, aunque para conversación y redacción sigue siendo perfectamente utilizable.
¿Puedo usarlo en un producto comercial?
Sí, la Llama 3.3 Community License permite uso comercial, pero no es una licencia abierta sin condiciones: obliga a atribuir el modelo y exige una licencia aparte de Meta si tu producto supera los 700 millones de usuarios activos mensuales.
¿Por qué el puesto no es un dato exacto?
Porque el rating es una estimación con margen de error. Cuando los intervalos de confianza de dos modelos se solapan, el orden entre ellos depende del ruido de los votos, no de una diferencia real de calidad.
¿Ollama o vLLM?
Ollama para empezar rápido y para un solo usuario a la vez. vLLM cuando hay peticiones concurrentes: agrupa las peticiones y aprovecha mucho mejor la GPU, a cambio de una configuración más laboriosa.
¿Cada cuánto se actualizan estos datos?
Con cada snapshot del leaderboard. La fecha del snapshot que estás viendo aparece arriba, junto al nombre del modelo, y las comparativas a 30 días se recalculan contra el snapshot más cercano a esa ventana.