中文长文更适合持续打磨
此版的中文改进集中在中长篇内容质量和多轮交互改写，同时优化翻译与书信写作。可以先给出受众、提纲和语气，再逐轮要求调整段落、收紧表达或保留关键论据，适合把初稿逐步整理成完整文章，而不只是生成短句。
规格与接口特性
在选型前明确容量、输入输出与调用方式。
- 版本定位
- DeepSeek-V3-0324；调用ID为deepseek-v3-250324
- 输入与输出
- 文本消息输入，生成助手文本；支持多轮对话
- 结构化能力
- 原生支持JSON输出与Function Calling
- 代码补全
- 原生支持FIM，即根据前后文补全中间代码
- 生成控制
- 对话入口提供temperature（0—2）、top_p及max_tokens
- 响应方式
- 专用入口支持stream；托管会话返回answer与id
原生能力描述模型本身；消息组织、生成参数和会话管理按所选调用入口使用。
核心能力
了解 deepseek-v3-250324 能为你的工作带来什么。
前端代码兼顾运行与观感
相较初版 V3，0324 版重点改善代码可执行性，并增强网页及游戏前端的视觉表现。输入页面结构、交互规则与样式要求后，可让它生成代码，再依据运行报错继续修订；交付重点是可检查的实现文本，并非已经部署的网站。
让结构化任务接入业务流程
模型支持 JSON 输出和函数调用，此版还改善了函数选择的准确性。用于信息抽取时，可以明确字段含义和缺失值规则；用于工具协作时，可以定义函数名称与参数，再由应用执行调用并回填结果，让回答建立在实际业务数据上。
适用场景
从具体任务出发，找到模型发挥作用的位置。
报告改写与中文编辑
输入报告正文、目标读者和修改要求，让模型整理提纲、重写段落并统一术语。后续可继续要求保留数据、压缩重复论述或改成正式书信，最终得到便于人工审校的文本稿。引用材料最好保留编号，方便逐项检查事实与原文的对应关系。
网页原型与交互迭代
提供页面需求、组件层级、配色和交互说明，生成网页或简单游戏前端的实现代码。将浏览器报错、现有代码和预期行为补充到后续对话中，可继续定位问题并调整布局。适合原型制作与代码辅助，发布前仍需运行测试和检查依赖。
资料分析与字段抽取
把文档正文或已取得的搜索结果整理成文本，附上明确的问题与输出字段，生成摘要、对照表或 JSON 记录。对于多份材料，可要求按材料编号引用并区分事实与推断。它尤其适合资料到文字结论的转换，信息是否最新取决于输入材料。
如何选择这个模型
结合任务复杂度、输入材料与预期结果选择。
从初版 V3 切换时关注具体任务
如果主要任务是中文长文、前端生成或函数调用，0324 版值得优先试用。官方对比中，MMLU-Pro 从75.9升至81.2，LiveCodeBench 从39.2升至49.2，说明更新不止涉及文风。评测分数并非项目成功率，宜用自己的文章、代码和工具定义做对照。
日期固定版与系列名称分开选择
需要围绕同一版本维护提示词和评估集时，可明确使用 deepseek-v3-250324，不要把未带日期的系列名称当作它的同义词。它的写作风格向 R1 靠拢，但并不等于 DeepSeek-R1；若任务要求专门的推理控制，应另行选择与该工作方式匹配的型号。
开始使用
从一次小规模任务到正式接入。
准备任务与材料
明确目标、必要输入与输出要求，使用真实业务样例作为起点。
在 API 调试区试用
打开试用页，确认此入口支持的参数，再提交小规模任务查看结果。
按 API 文档接入
保留完整模型 ID，使用文档规定的请求格式，并在 Pricing 页确认计费规则。
使用边界
在正式使用前，了解输出质量与能力范围。
- 本型号以文本理解和生成为核心，不应把图片或音频消息字段理解为它能直接看图、听音或生成语音。处理文档时，可先提取正文再提交；扫描件需要先转成文字，避免让模型依据不完整内容猜测。
- 函数调用输出的是调用意图与参数，不代表专用对话请求会自动执行程序、访问业务系统或点击界面。应用需要执行工具、校验参数并回填结果；涉及写入操作时，应设置权限和确认步骤。
- 前端质量与推理表现的提升不意味着代码无需测试、数学答案必然正确。复杂任务应给出环境、约束和验收条件，长文保留关键依据；JSON结果也应检查字段和类型，避免直接作为可信业务记录。
常见问题
解答使用 deepseek-v3-250324 时的常见疑问。
deepseek-v3-250324 与 DeepSeek-V3-0324 是什么关系？
前者是调用时填写的模型 ID，后者是 DeepSeek 公开的原生型号名称。它属于 V3 的日期版更新，模型结构与初版 V3 相同，但写作、前端开发、推理和函数调用经过改进，不应与其他 V3 日期版混用。
它的中文写作改进体现在哪里？
重点是中长篇写作的风格与内容质量，以及连续多轮改写、翻译和书信写作。使用时可先说明读者、文体和必须保留的信息，再逐轮调整结构与措辞。风格向 R1 靠拢，并不表示它就是 R1 推理型号。
怎样调用并继续上一轮对话？
使用 /deepseek/chat/completions 时，提交 model 和 messages，并在续问时带上必要历史。选择 /aichat/conversations 或 /aichat2/conversations 时，可开启 stateful，再用返回的 id 继续同一会话。
能生成 JSON 或调用业务函数吗？
支持 JSON 输出和函数调用。可在专用入口设置 response_format，或提供 tools 与函数参数定义。提示中仍应说明字段要求；收到 tool_calls 后，由应用执行函数并提交结果，业务数据需要经过校验。
能直接搜索网页或读取 PDF 吗？
它可以分析整理成文本的网页结果和文档正文，但文本分析不等于模型自行联网或原生解析 PDF。需要实时资料时，应先获取相关内容再交给模型；使用会话工具时，则应区分工具读取与模型分析这两个步骤。
模型资料 · 更新日期：2026-10-01。调用参数与计费规则请查看 API 和定价栏目。