DeepSeek的多Token預(yù)測技術(shù)和混合專家模型架構(gòu)顯著提高了訓(xùn)練和推理效率。這些創(chuàng)新引起了西方實驗室的關(guān)注,。RL在R1中的應(yīng)用也起到了重要作用,,使其在格式化和安全性方面表現(xiàn)出色。通過合成數(shù)據(jù)集微調(diào),,R1的推理能力得以自然涌現(xiàn),。
MLA技術(shù)顯著降低了DeepSeek模型的推理成本,減少了每次查詢所需的KV緩存量,,從而降低運(yùn)營成本,。由于H20芯片的高內(nèi)存帶寬和容量,DeepSeek在推理工作負(fù)載方面獲得了更多效率提升,。
R1并未真正動搖o1的技術(shù)優(yōu)勢,,而是以更低的成本實現(xiàn)了相似的性能。這種現(xiàn)象符合市場邏輯,,類似于半導(dǎo)體制造業(yè)的發(fā)展模式,。率先突破新能力層次的公司將獲得顯著的價格溢價,而追趕者只能獲得適度利潤,。DeepSeek通過零利潤率策略打破了OpenAI的高利潤率格局,,但這是否可持續(xù)仍存疑。未來,,計算資源的集中度將變得更加重要,。
1月30日,,有消息稱面臨美科技霸凌,,DeepSeek向360及所有中國科技公司發(fā)出倡議,攜手強(qiáng)化技術(shù)合作,。相關(guān)人土對新浪科技稱,此倡議書為假
2025-02-01 09:03:53系假消息