近期，DeepSeek这个名字在人工智能领域掀起了巨大的波澜。12月26日，DeepSeek-V3模型的首个版本上线，并伴随着开源的消息，迅速成为了业界关注的焦点。官方宣称，该模型在多项评测中超越了其他知名的开源模型，如Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B，并在性能上与顶级闭源模型GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet相媲美。值得注意的是，DeepSeek-V3模型的总训练成本仅为557.6万美元，相比之下，GPT-4o等模型的训练成本高达1亿美元。这一成本效益比的优势，无疑为DeepSeek-V3增添了更多的吸引力。
紧接着，12月27日，有关罗福莉加入小米的消息开始在媒体上广泛传播。罗福莉被媒体誉为“95后天才少女”，而她正是来自DeepSeek。这一消息的传播再次为DeepSeek-V3增添了话题性。事实上，早在12月20日，就有媒体报道了罗福莉将加入小米的消息，但当时并未引起广泛的关注。两个消息几乎同时刷屏，使得DeepSeek成为了热门话题。
DeepSeek-V3自发布以来，便收获了大量的正面评价。一方面，多项评测的高分显示了其卓越的性能；另一方面，其低廉的训练成本更是让人瞩目。Meta的科学家田渊栋评价DeepSeek-V3的训练技术“看上去是黑科技”，认为这是一项“非常伟大的工作”。MenloVenture的投资人也将DeepSeek-V3的技术本文比喻为“黄金”。
DeepSeek-V3也面临着一些挑战。有用户发现，当用英文提问“what model are you”时，DeepSeek-V3错误地回答了ChatGPT的答案。这一问题在社交媒体上引发了广泛讨论。初步分析认为，这可能是因为DeepSeek-V3的训练数据中包含了大量的ChatGPT生成的文本，导致模型错误地将自己识别为ChatGPT。幸运的是，这一问题已经被修复。
在测试中，DeepSeek-V3展现出了其解决问题的能力。例如，对于“1个笼子里装着免子和鸡，一共有20个头，45只脚，请问免子和鸡各有多少只？”这一无解的问题，DeepSeek-V3能够通过设置方程解题，并指出动物数量应该是整数的问题，显示出其逻辑推理能力。在其他问题上，如比较数字大小、计算时间等，DeepSeek-V3也给出了正确的答案。
DeepSeek因其在降低推理成本方面的创新，被业界称为“AI界拼多多”。今年5月，DeepSeek-V2模型开源时，就以每百万token仅1块钱的低成本赢得了市场的关注，这一成本仅为Llama370B的七分之一，GPT-4Turbo的七十分之一。背后的创新在于DeepSeek提出了一种全新的MLA架构，将显存占用降低到了传统MHA架构的5%-13%。DeepSeek还独创了Deep Learning技术，进一步提升了模型的性能。
总体来看，DeepSeek-V3的成功不仅仅是技术层面的突破，更是在成本控制和市场定位上的一次成功尝试。其低成本和高性能的特点，无疑为人工智能领域带来了新的可能性。
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