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　　在AI竞争如火如荼的背景下，一家名为DeepSeek的中国初创公司不负众望，推出了被用户称为“真正的‘Open’AI”的DeepSeek-V3模型，标志着开源人工智能的新纪元。去年晚上，DeepSeek正式发布了该模型的首个版本，并开放了源代码，可供广大用户使用。

　　DeepSeek-V3模型不仅能够高效处理编码、翻译及撰写论文等各种文本任务，更在内部基准测试中表现优于现有的多个主流模型，包括Meta的Llama3.1405B、OpenAI的GPT-4o以及阿里巴巴的Qwen2.572B。在最近的编程竞赛中，DeepSeek表现亮眼，成功超越了多款竞争型号，展现出其强大的技术实力。

　　该模型拥有6710亿参数，但其训练成本却令人惊叹，仅为600万美元左右，相比起动辄几十亿甚至上百亿的其他大语言模型实属低廉。例如，Llama-3.1的训练投入更是接近5亿美元。DeepSeek-V3所使用的混合专家架构，确保了在处理特定任务时，只激活必要的参数，达到更高的效率。

　　值得注意的是，DeepSeek-V3引入了辅助无损负载均衡策略和多token预测（MTP）两项创新，这不仅提升了模型的执行速度，达到每秒生成60个token，还大幅缩短了训练成本与时间。在278.8万个H800 GPU小时的训练中，该模型展现出超乎寻常的效率。

　　在开源大模型领域，DeepSeek-V3的表现相当出色，尤其在中文及数学领域的基准测试中表现优异，得分远高于同类竞争模型。一些用户甚至认为，DeepSeek-V3能够深入理解他们的需求，使其在应用体验上获得了极高的满意度。

　　虽然训练成本低廉，但DeepSeek-V3依然成为了市场上最强大的开源大模型之一。企业和研发团队都可以通过HuggingFace平台获取到这一模型，并在商业项目中加以利用。“人们不应低估LLM价格合理的重要性，这样它们才能真正为每个人所用”，一位用户如是说。

　　总之，DeepSeek-V3的发布不仅在技术层面上实现了突破，也在经济性上颠覆了传统观念。不少业内专家对此表示震惊，甚至开始思考，在这种资源限制下，我们是否进入了一个全新的AI时代。返回搜狐，查看更多