近期，国内AI领域传来了一个令人瞩目的消息，一款名为DeepSeek-V3的国产开源大模型在全球AI界引起了巨大反响。这款模型的出色表现不仅得到了国内外AI专家的高度评价，而且以其相对较低的资源消耗和成本，为AI模型的研究和应用提供了新的可能性。下面将对DeepSeek-V3的技术和影响进行详细分析。
技术特点：
DeepSeek-V3是一款基于MoE（混合专家架构）的自研模型，其参数规模达到了6710亿，相比之前版本2360亿有了显著提升。这款模型在14.8Ttokens的数据上进行了预训练，上下文长度达到了128K。在多个主流评测基准上，DeepSeek-V3展现出了不逊于当前最先进闭源模型的性能，特别是在代码和数学领域。
在知识能力方面，DeepSeek-V3在MMLU-Pro和GPQA-Diamond等基准测试中超越了阿里、Meta等所有开源模型，并在某些测试中领先于GPT-4o，仅次于Claude-3.5-Sonnet。在数学、代码和推理能力方面，DeepSeek-V3在MATH500、AIME2024及Codeforces等多个主流基准测试中成绩优异，不仅超越了阿里和Meta的最新开源模型，而且在某些测试上甚至超过了GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet。
性能与成本：
DeepSeek-V3的出色之处不仅在于其性能，还在于其训练成本的显著降低。据报道，这款模型的训练成本不到600万美元，仅为557.6万美元。相比之下，GPT-4o的训练成本是DeepSeek-V3的18倍。DeepSeek-V3在2048块H800 GPU集群上训练3.7天，耗时不到两个月就完成了预训练，完整训练仅用了278.8万GPU小时。这一成果打破了大模型需要依靠ScalingLaw迭代演进的传统观点，为AI模型的发展提供了新的思路。
行业影响：
DeepSeek-V3的成功不仅得到了国内AI专家如阿里前副总裁贾扬清、Meta AI科学家田渊栋、英伟达高级研究科学家Jim Fan等人的高度评价，也引起了国际AI界的高度关注。OpenAI创始成员Andrej Karpathy（安德烈·卡帕西）甚至表示会仔细阅读技术本文。这款模型的成功表明，开源模型完全有可能缩小甚至超越闭源模型的差距。
未来展望：
DeepSeek-V3的出圈不仅为全球开源AI模型的发展树立了新的标杆，也为未来AGI（人工通用智能）的到来提供了更低成本的可能性。有观点认为，这款模型的出现可能会推动AGI比预期更早、以更低的成本实现。DeepSeek-V3的低成本和高性能展示了中国AI公司在全球AI领域的竞争力，也为全球AI技术的普及和应用提供了新的动力。
总体来看，DeepSeek-V3的成功不仅是技术上的突破，也是成本效益上的一次革命。它证明了在资源受限的情况下，通过对研究和工程的深刻理解，可以实现令人印象深刻的成果。这款模型的未来发展，无疑将对全球AI领域产生深远的影响。
本文来自作者[shyfzc]投稿，不代表艺帆号立场，如若转载，请注明出处：https://vip.shyfzc.com/zixue/202501-28917.html
评论列表（4条）
我是艺帆号的签约作者“shyfzc”！
希望本篇文章《揭秘AI领域的新奇迹 拼多多背后的大模型力量 (ai 领域)》能对你有所帮助！
本站[艺帆号]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：近期，国内AI领域传来了一个令人瞩目的消息，一款名为DeepSeek，V3的国产开源大模型在全球AI界引起了巨大反响，这款模型的出色表现不仅得到了国内外AI专家的高度评价，而且...