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DeepSeek-V3的性能与GPT-4处于同一量级,但价格仅为GPT-4的十分之一。其训练成本仅为557.6万美元,训练所需的GPU小时数为280万。该模型采用了MLA(多头潜在注意力)架构,成功压缩了键值缓存;使用对偶流水线机制,减少了计算瓶颈。此外,还使用PTX低级指令集精细管理GPU资源。

上海交通大学赵海教授团队已弃用GPT-4,改用DeepSeek-V3生成合成数据,开发垂类大模型。达观数据公司也引入了DeepSeek-V3,用于开发办公智能体,显著提升了办公智能体的专业能力。


DeepSeek-R1的性能与特点

• 推理能力出色:DeepSeek-R1在复杂的数学和逻辑任务上表现优秀,其性能与OpenAI的o1正式版不相上下。该模型在数学、代码、自然语言推理等任务上表现出色。

• 技术创新:DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,极大提升了模型推理能力。其推理速度和准确性显著提高,适用于实时数据分析和快速决策的商业应用。

DeepSeek的高性能和低成本周转率对传统大模型构成挑战,同时也为全球用户提供了更具性价比的选择。


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