把訓練成本打下來99%！吊打GPT又“征服”OpenAI創始成員，DeepSeek“國產之光”實至名歸？

一家中國 AI 初創公司創建出被用戶稱作 “真正的‘Open’AI ”的人工智能模型。

原標題：把訓練成本打下來99%！吊打GPT又“征服”OpenAI創始成員，DeepSeek“國產之光”實至名歸？
文章來源：AI前線
內容字數：6400字

中國AI初創公司DeepSeek發布強大開源模型DeepSeek-V3

中國人工智能初創公司DeepSeek發布了其最新的大型語言模型DeepSeek-V3，并將其開源。該模型參數規模達到6710億，但卻以極低的訓練成本（不到600萬美元）取得了優異的性能，在多個基準測試中超越了包括Meta的Llama 3.1、OpenAI的GPT-4o和阿里巴巴的Qwen 2.5等模型，甚至與閉源模型GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet性能相當，被用戶譽為“真正的‘Open’AI”。

1. DeepSeek-V3的卓越性能

DeepSeek-V3在編碼競賽平臺Codeforces以及Aider Polyglot測試中均取得領先成績。其在以中文和數學為中心的基準測試中表現尤其突出，例如在Math-500測試中得分高達90.2。雖然在一些以英語為中心的測試中略遜于GPT-4o，但整體性能已達到業界領先水平。DeepSeek V3的優勢在于其高效的訓練和推理能力，這得益于其采用的混合專家架構和多項技術創新。

2. 高效的訓練與推理

DeepSeek-V3基于多頭潛在注意力（MLA）與DeepSeekMoE架構，并結合輔助無損負載均衡策略和多 token 預測（MTP）技術，實現了高效的訓練和推理。MTP技術將模型的執行速度提高了三倍，每秒可生成60個 token。通過算法和工程優化，包括FP8混合精度訓練框架和DualPipe算法，DeepSeek-V3的訓練成本遠低于其他同級別模型，僅需約557萬美元。

3. 低廉的訓練成本引發的討論

DeepSeek-V3的低訓練成本引發了業界廣泛關注。OpenAI創始人之一Andrej Karpathy對如此低的成本表示震驚，認為這在資源受限的環境下是一個令人印象深刻的成就。一些專家認為，這表明在人工智能領域，算法和工程優化可能比單純的算力投入更重要，也可能暗示著對高端半導體出口禁令適得其反，反而促進了中國研究人員的創新。

4. DeepSeek-V3的商業化和用戶反饋

DeepSeek-V3的代碼已通過GitHub基于MIT許可開源，用戶也可以通過DeepSeek Chat平臺測試該模型并訪問API進行商業使用。DeepSeek-V3的定價策略也獲得了用戶好評，被認為具有極高的性價比。用戶對其理解能力和解決復雜問題的能力表示贊賞，甚至有用戶用其解答了此前其他模型無法解決的難題。