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国产开源之光：DeepSeek-V3划重点

DeepSeek-V3 采用了 671B 参数 MoE 架构，配备约 37B 激活单元，训练使用14.8T Token数据。
今年早些曾经有过几篇文章关注过DeepSeek：
开源模型社区又一位重量级选手掀桌子
对标 OpenAI o1：DeepSeek 发布最新推理模型
一路走来，从一个低调、但能引起行业普遍降价的选手，到现在的国产+开源之光引发全球瞩目。最近刚刚其最新的DeepSeek-V3发布后，海内外一片刷屏。本篇就划几处重点：
1、V3参数量、训练数据。
一句话介绍：DeepSeek-V3 采用了 671B 参数 MoE 架构，配备约 37B 激活单元，训练使用14.8T Token数据。
国产开源之光：DeepSeek-V3划重点
2、刷榜成绩：数学代码能力显著优异。
数学能力 / MATH 500、AIME 2024 等测试：显著优于 Claude 3.5 Sonnet 和 GPT-4o；
代码能力 / Codeforces： 同样优于其他主流大模型，刷新了SOTA。
国产开源之光：DeepSeek-V3划重点
 
3、极佳训练成本优势：总计消耗了 278.8 万 GPU 小时。按照 NVIDIA H800 每小时 2 美元的租赁价格计算，训练成本约为 560 万美元。（相比之下，Llama 3模型的计算消耗了3930万H100小时...）
低训练成本可能是本次DeepSeek-V3在海外产生的最大反响的一点：
DeepSeek-V3的训练仅使用了2048张H800 （然而，H800 的互连带宽较低：300 GB/s，对比 H100 的 900 GB/s，这在训练过程中可能成为性能瓶颈，因为节点间的通信效率会受到影响，为此DeepSeek提出了多种优化方案，例如自主研发通信内核而非依赖张量并行，以及采用混合精度（FP8）训练等技术来提升效率。）
国产开源之光：DeepSeek-V3划重点
国产开源之光：DeepSeek-V3划重点
 
4、定价：一线模型中的最优选，
下图直接看一线大模型性价比的比对：
国产开源之光：DeepSeek-V3划重点
5、生成速度
（搬运官方信息）通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3 的生成吐字速度从 20 TPS 大幅提高至 60 TPS，相比 V2.5 模型实现了 3 倍的提升，为用户带来更加迅速流畅的使用体验。
国产开源之光：DeepSeek-V3划重点
最后，根据Artifical Analysis的独立测评报告“A new leader in open source AI”:
DeepSeek-V3在其Quality Index榜单上超过GPT-4o，仅次于o1和Gemini 2.0 Flash，与Claude 3.5 Sonnet持平。
国产开源之光：DeepSeek-V3划重点
国产开源之光：DeepSeek-V3划重点
后记-
在此前DeepSeek-V2的文章中曾经提到过其核心技术创新MLA（可见开源模型社区又一位重量级选手掀桌子），这些技术在V2得到验证后，现在也成为了V3的技术核心。此外互联网上，包括大神Andrej Karpathy也给予了极高评价：
国产开源之光：DeepSeek-V3划重点
应该表示祝贺！Congratulations to DeepSeek，也祝那些真正走在星辰大海路上的选手创造更多佳绩！
国产开源之光：DeepSeek-V3划重点

 

来源：为AI发电

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