DeepSeek，一个在人工智能领域迅速崛起的名字，最近因为95后AI天才少女罗福莉的加入而再次成为焦点。罗福莉在DeepSeek-V2项目中扮演了关键角色，而她的加盟小米AI实验室，预示着她在大模型领域的领导力和影响力。
DeepSeek-V3，这款新近发布的大语言模型，以其671B的参数量和37B的激活参数，以及14.8万亿的预训练token量，成为了业界的新标杆。在多项评测中，DeepSeek-V3超越了阿里的Qwen2.5-72B和MetadeLlama-3.1-405B等模型，并且在性能上与全球顶尖的闭源模型GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet相媲美。
值得注意的是，DeepSeek-V3的训练预算异常低廉，这得益于其高效的训练过程。前OpenAI联创、知名AI科学家Andrej Karpathy指出，DeepSeek-V3的训练仅使用了不到280万GPU小时，远低于Meta旗下Llama-3405B的3080万GPU小时。如果DeepSeek-V3的性能能够得到广泛验证，这将是资源有限的研究和工程领域中的一次重大突破。
成本对比上，以H800的租金每GPU小时2美元计算，DeepSeek-V3的总训练成本不到600万美元，仅为Llama-3405B超6000万美元训练成本的十分之一。这样的性价比使得DeepSeek-V3一经发布就引起了国内外的广泛关注。
Meta的AI研究科学家田渊栋和知名AI数据公司ScaleAI创始人兼CEO Alexandr Wang都对DeepSeek-V3在有限预算下实现的强劲表现表示赞赏。Wang提到，DeepSeek-V3训练所需计算量减少了10倍，这表明DeepSeek在成本、速度和实力上都有显著的优势。
DeepSeek，被誉为AI界的拼多多，专注于大语言模型和相关技术的开发。由国内知名量化资管巨头幻方量化于2023年创立，DeepSeek已经成为硅谷眼中的东方神秘力量。
DeepSeek-V2此前因为性能达到GPT-4级别，开源、可免费商用，且API价格仅为GPT-4-Turbo的百分之一而受到业内关注。DeepSeek官方解释称，V2采用了创新的架构，如MLA（多头潜在注意力）和DeepSeekMoE架构，以实现更高经济性的训练效果和更高效的推理。
DeepSeek也是国内最早开启大模型降价的厂商，引领了大模型价格战。在其发布DeepSeek-V2之后，字节、阿里、百度等厂商纷纷跟进降价。同时，DeepSeek是中国互联网大厂以外，唯一一家储备了万张A100芯片的公司，为其技术研发提供了坚实的算力基础。
DeepSeek创始人梁文锋表示，他们并非有意成为行业的鲶鱼，而是在技术创新的过程中不小心成为了行业的推动者。作为一名80后，梁文锋毕业于浙江大学电子工程系，始终保持着低调的技术研究作风。
业内人士分析称，DeepSeek以约200人的小团队，不依靠外部融资，成功开发出一个性价比高并被全球主流AI界认可的大模型。这得益于他们早期购买了大量的算力卡，投入大量资源进行研究，并且由于他们是做量化的，没有大厂那样的多样化盈利需求，能更专注于模型开发。
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