近日，人工智能领域迎来了一项重大进展，Deepseek发布了其最新的DeepSeek-V3模型，并宣布开源。这一事件在AI界引起了广泛讨论，以下是对DeepSeek-V3模型及相关报道的详细分析说明。
模型性能与成本
DeepSeek-V3在官方声明中声称，其多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等顶尖闭源模型性能相当。更重要的是，DeepSeek-V3的总训练成本仅为557.6万美元，远低于GPT-4o等模型的约1亿美元，这一点在业界引起了巨大关注，因为这意味着DeepSeek-V3在成本效益上具有显著优势。
技术人才与媒体报道
12月27日的媒体报道将罗福莉（Deepseek的一员）称为95后天才少女，这一标签和她的加入小米的消息迅速在网络上传播。尽管此前已有关于罗福莉加入小米的报道，但并未引起如此大的反响。这种突然的关注度变化可能与DeepSeek-V3的成功发布和开源有关，也可能是媒体策略的一部分，以吸引公众对AI领域新兴人才的关注。
DeepSeek-V3的技术争议
尽管DeepSeek-V3获得了无数好评，但也存在一定的争议。有网友发现，在向DeepSeek-V3提问“what model are you”时，模型错误地回答了“ChatGPT”。这一问题被指出后，DeepSeek官方尚未回应，但据分析可能是因为DeepSeek-V3的训练数据集中包含了大量ChatGPT生成的文本，导致模型错误地将自身识别为ChatGPT。幸运的是，这一BUG已被修复。
问题回答能力测试
DeepSeek-V3在回答一系列问题时表现出色，如数学问题、逻辑问题和常识问题。这些问题曾让其他大模型“翻车”，而DeepSeek-V3不仅正确回答了这些问题，还在一些情况下指出了问题本身的矛盾或错误。这表明DeepSeek-V3在逻辑推理和常识应用方面具有较强的能力。
DeepSeek-V3的成本效益与架构
DeepSeek因其推理成本低廉而被称为“AI界拼多多”。今年5月发布的DeepSeek-V2模型将推理成本降低至每百万token仅1块钱，这得益于DeepSeek提出的新MLA架构，该架构将显存占用降低至传统MHA架构的5%-13%，同时DeepSeek还独创了Deep（未提供全称）技术，进一步优化了成本效益。
总结
DeepSeek-V3的成功发布和开源为人工智能领域带来了新的活力。尽管存在一些小的技术问题，但模型的整体性能和成本效益受到了广泛认可。随着技术的不断进步和优化，我们可以期待DeepSeek-V3在未来的AI应用中发挥更大的作用。
本文来自作者[scysry]投稿，不代表杨森号立场，如若转载，请注明出处：https://vip.scysry.com/zixue/202501-104940.html
评论列表（4条）
我是杨森号的签约作者“scysry”！
希望本篇文章《多元化才能的璀璨新星 今年涌现的天才少女 (多元化的程度)》能对你有所帮助！
本站[杨森号]内容主要涵盖：国足,欧洲杯,世界杯,篮球,欧冠,亚冠,英超,足球,综合体育
本文概览：近日，人工智能领域迎来了一项重大进展，Deepseek发布了其最新的DeepSeek，V3模型，并宣布开源，这一事件在AI界引起了广泛讨论，以下是对DeepSeek，V3模型及...