在当今人工智能领域，开源与闭源技术的较量一直是业界关注的焦点。最近，一款名为DeepSeek-V3的国产开源大型模型在国际AI界引起了广泛关注，成为了技术讨论的热点。这款模型由国内AI公司DeepSeek（深度求索）研发，其性能与国际上领先的闭源模型如GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等相媲美，这一成就在资源受限的情况下尤为引人注目。
DeepSeek-V3的成功不仅得到了AI领域的多位专家的认可，包括OpenAI的创始成员Andrej Karpathy（安德烈·卡帕西）在内的多位业界大牛纷纷对这一成果表示赞赏。技术本文详细介绍了DeepSeek-V3的设计和性能，其开源特性更是被认为可能推动人工通用智能（AGI）的实现，且成本远低于预期。
DeepSeek-V3采用了自研的MoE（混合专家架构）模型，参数规模从2360亿提升至6710亿，预训练数据量达到14.8Ttokens，上下文长度为128K。在多个主流评测基准上，DeepSeek-V3展现出了强大的性能，尤其是在代码和数学方面，其评测结果在一些基准测试中超过了GPT-4o，但与Claude-3.5-Sonnet相比还有一定差距。
DeepSeek-V3在知识能力方面的评估显示，它在MMLU-Pro（综合学科增强版）和GPQA-Diamond（化学、物理和生物）等基准测试中超越了包括阿里、Meta在内的所有开源模型，并在某些方面领先于GPT-4o。在数学、代码和推理能力方面，DeepSeek-V3在MATH500、AIME2024及Codeforces等多个主流基准测试中表现优异，超过GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet。
值得注意的是，DeepSeek-V3的训练成本仅为557.6万美元，远低于OpenAI、Meta等公司在万卡规模上训练的模型成本，且训练时间不到两个月。这一成本效益比在AI领域是相当惊人的，也是DeepSeek-V3获得广泛关注的一个重要原因。
DeepSeek-V3的成功挑战了业界普遍认为开源模型无法匹敌闭源模型的观点。这一成果不仅证明了开源和闭源模型之间的差距可以被缩小，甚至有可能被超越，而且为人工智能领域的研究和应用提供了新的视角和可能性。
DeepSeek-V3的出现代表了国产AI技术在国际舞台上的一次重大突破，展示了在资源受限条件下取得显著成果的可能性，并为全球AI技术的开源与闭源之争提供了新的讨论点。
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评论列表（4条）
我是快芯号的签约作者“sxkxdz”！
希望本篇文章《拼多多背后的大模型技术巨头崛起 解密AI界新宠 (拼多多背后的资本大佬)》能对你有所帮助！
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