畅的使用体验。当前版本的 DeepSeek-V3 暂不支持多模态输入输出。在多项基准测试中，DeepSeek-V3的成绩超越了Qwen2.5-72 B和Llama-3.1-405 B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。在数学能力方面，DeepSeek-V3大幅超过了所有开源闭源模型。在Aider多语言测试排行榜中，DeepSeek-V3以48.4分排名第二，仅次于OpenAlo1的61分。而在LiveBench的测评中，DeepSeek v3是最强的开源大语言型，并在非推理模型中，排名第二。来源：DeepSeek公众号官方介绍，通过在算法、框架和硬件方面的协同优化，DeepSeek V3的训练成本变得非常经济。值得注意的是，根据其技术报告，作为一个超过700B参数的大模型，他的GPU用量、GPU小时数都远远低于Meta的Llama-3-405B：GPU数量大约是1/8，GPU小时数量大约是1/11。简单来说，相对于其它前沿大模型，DeepSeek-V3 消耗的训练计算量较少，但其性能却能够比肩乃至更优；这一度引发了市场对算力需求的担忧，周五A股下午一点半中科曙光、澜起科技、龙芯中科、景嘉微等算力相关个股出现跳水。广发证券报告表示，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeek MoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。不过，有业内人士表示，DeepSeek-V3本身是一个垂类的模型，并不是OpenAl、Gemini、豆包等通用大模型。是针对特定任务和设计进行的，旨在提高效率的同时保持高性能。除此之外，它的训练时间减少和算力需求降低，主要得益于算法优化、硬件适配和模型架构改进。然而，这并不意味着 AI训练对算力的要求普遍降低，因为 AI领域的整体趋势仍然是模型规模和复杂性不断增加。DeepSeek-V3体验地址：chat.deepseek.com论文链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/DeepSeek
=*=*=*=*=*=
当前为第2/3页
下一页-上一页-
=*=*=*=*=*=
返回新闻列表
返回网站首页