近日，搜狐科技梁昌均报道的一款国产开源大模型DeepSeek-V3，在AI界引起了广泛的关注和讨论。这一成就不仅体现了国内AI公司DeepSeek（深度求索）在资源受限的情况下，依然能够展现出卓越的研究和工程能力，也标志着在AI领域的技术进步和创新能力。
技术突破与开源贡献
DeepSeek-V3是DeepSeek公司推出的一款开源大模型，其技术本文长达53页，详细介绍了模型的设计理念、架构和技术细节。这款模型以其卓越的性能在AI界脱颖而出，甚至被AI界的大神如OpenAI创始成员Andrej Karpathy（安德烈·卡帕西）所称赞。DeepSeek-V3的性能已经可以与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先的闭源模型相媲美，这一成果不仅得到了安德烈的认可，还受到了阿里前副总裁贾扬清、Meta AI科学家田渊栋、英伟达高级研究科学家Jim Fan等多位AI领域大牛的点赞。
成本效益与资源利用
DeepSeek-V3的一个重要特点是其低训练成本。在资源受限的情况下，该模型仅使用了2000多张GPU，训练成本不到600万美元，远低于OpenAI、Meta等在万卡规模上训练的模型成本。这一成本的显著降低，使得DeepSeek-V3成为了全球最佳开源大模型之一，甚至有观点认为这将推动AGI（人工通用智能）以更低的成本更早地实现。DeepSeek-V3的成功展示了在有限资源下，通过技术创新和优化也能够实现与大规模资源投入相媲美的性能，这对于整个AI行业的未来发展具有重要意义。
MoE架构与性能提升
DeepSeek-V3是一款自研的MoE（混合专家架构）模型，参数规模从上一代的2360亿提升到6710亿，在14.8T tokens上进行了预训练，上下文长度为128K。根据评测结果显示，DeepSeek-V3在多个主流评测基准上表现出色，特别是在代码和数学方面。在知识能力方面，DeepSeek-V3在MMLU-Pro和GPQA-Diamond等基准测试中超越了阿里、Meta等所有开源模型，并领先于GPT-4o，尽管不及Claude-3.5-Sonnet。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，不仅超越了阿里和Meta的最新开源模型，同时也超越了GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet。
成本效率的比较
DeepSeek-V3的训练成本仅为557.6万美元，这一数字远低于行业内其他知名模型的训练成本。该模型在由2048块H800组成的GPU集群上训练3.7天，预训练耗时不到两个月就完成，完整训练仅用了278.8万GPU小时。这一成本效率的比较，使得DeepSeek-V3成为了一个具有竞争力的模型。Andrej Karpathy用“玩笑般的预算”来形容该模型的成本，他提到Llama-3-405B的训练耗时3080万个GPU小时，而DeepSeek-V3虽然是一个更强大的模型，但只用了不到280万个GPU小时，意味着计算量仅有Llama-3-405B的1/11。
结论
DeepSeek-V3的成功不仅是国产AI技术的一大突破，也是开源模型与闭源模型差距缩小的一个见证。它证明了即使在资源受限的情况下，通过技术创新和优化，也能够实现与大规模投资模型相媲美的性能。DeepSeek-V3的发展，不仅对AI领域具有深远的技术意义，也为AI技术的普及和应用提供了新的可能性。
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希望本篇文章《万卡在手 揭秘大模型江湖的 AI领域的新贵 拼多多 (万卡在手揭秘是真的吗)》能对你有所帮助！
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