国产 AI 一夜刷屏海外！2000 块 GPU 打造 GPT-4o 平替， AI 大佬纷纷点赞
一夜之间，中国大模型在国际上狠狠秀了一波肌肉。
近日，国产大模型厂商 DeepSeek 宣布 DeepSeek-V3 首个版本上线并同步开源。
多项基准测试成绩显示，DeepSeek-V3 超越 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型，并在性能上与 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。
一手技术报告中提到，该模型的预训练阶段也就用 2048 块 GPU 训练了 2 个月，并且只花费了 557.6 万美元。
低成本创造高价值。
堪称国货之光的 DeepSeek-V3 更是直接炸出了一大堆海外专业 AI 人士的背书。
醒醒，Deepseek，你现在是真的火了。
附上体验地址：chat.deepseek.com
DeepSeek-V3 上手实测，这次真的不一样
先来看看 DeepSeek 官方交出的亮眼成绩单：
百科知识：DeepSeek-V3 在知识类任务（MMLU, MMLU-Pro, GPQA, SimpleQA）上的水平相比前代 DeepSeek-V2.5 显著提升，接近当前表现最好的模型 Claude-3.5-Sonnet-1022。
长文本：在长文本测评中，DROP、FRAMES 和 LongBench v2 上，DeepSeek-V3 平均表现超越其他模型。
代码：DeepSeek-V3 在算法类代码场景（Codeforces），远远领先于市面上已有的全部非 o1 类模型；并在工程类代码场景（SWE-Bench Verified）逼近 Claude-3.5-Sonnet-1022。
数学：在美国数学竞赛（AIME 2024, MATH）和全国高中数学联赛（CNMO 2024）上，DeepSeek-V3 大幅超过了所有开源闭源模型。
中文能力：DeepSeek-V3 与 Qwen2.5-72B 在教育类测评 C-Eval 和代词消歧等评测集上表现相近，但在事实知识 C-SimpleQA 上更为领先。
DeepSeek-V3 发布之后，瞬间在海内外引起了巨大的反响。
前 Google Search 成员 Deedy 直接放话，DeepSeek V3 代表了全球最强的开源大模型，没跑了。
DeepSeek-V3 的高效益也得到了前 OpenAI 大神 Andrej Karpathy 的盖章印证：
「（DeepSeek）这是否意味着开发前沿级 LLM 不需要大型 GPU 集群？并非如此，但你必须确保对资源的高效利用。这次的成果是一个很好的例证，说明在数据和算法方面仍有大量优化空间可以挖掘。」
Meta AI 研究科学家田渊栋兴奋地连发两条推文：
「阅读报告，发现他们从零开始对 H800 进行的惊人破解 🤯
FP8 预训练、MoE、在非常有限的预算下实现强劲性能、通过 CoT 蒸馏进行引导启动……哇，这真是了不起的工作 👏👏 👍👍」
X 网友 Tom Dörr 玩了一圈后直呼 Deepseek V3 太聪明了，甚至不需要解释就懂我在说啥，感觉 机器里藏个鬼似的」
别急，还有高手。
有网友直接将 4/8个M4 Mac mini 堆叠在一起来跑 DeepSeek-V3。还有开发者使用 DeepSeek-V3 三下五除二就做出了一个小游戏。
对比国外的 ChatGPT、Claude 之流，DeepSeek-V3 人人免费，且国内现在就能用。我已经替大伙简单上手体验了。
真的， DeepSeek-V3 响应速度之快还是出乎我的意料。
前代 v2.5 版本每秒能生成 20 个 token（可以理解为差不多 7-8 个汉字），而新版本 v3 直接提速到每秒 60 个 token，速度直接飙升到了原来的 3 倍。
打个比方，v2.5 就像是正常人说话的节奏，而 v3 的速度已经像是一个训练有声的播音员在快速播报了。
不过， DeepSeek-V3 并不支持多模态输入输出，估计还得再耐心等待。而体验下来，「9.8 和9.11 哪个大」和「strawberry 里有多少个 r」已经难不倒它了。
继续上点强度。
「我有 6 个鸡蛋，碎了 2 个，煎了 2 个，吃了 2 个，还剩下几个？」
DeepSeek-V3 快是快了，但还是掉进了脑筋急转弯的陷阱（2 个），而 GPT-4o 则成功作答（4 个），这一回合， GPT-4o 完胜。
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最近情商测试题在 X 平台很火，我们也试了试。
看得出来，GPT-4o 和 DeepSeek-V3 似乎 都很喜欢「42」这个数字。
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很好，逻辑题也都没有绕晕 GPT-4o 和 DeepSeek-V3。
「如果明天是晴天，那么我今天会去郊外露营，如果我今天去郊外露营，那么明天一定是晴天吗？」
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至于 DeepSeek-V3 会不会偏科，我们也试着让 GPT-4o 给它以及 Claude-3.5-Sonnet出一道数学题。
「设函数 f ( x , y ) = x 3 + 3 x y 2 − 3 x − y 3 + 2 y f(x,y)=x3+3xy2−3x−y3+2y。
求函数在点 ( 1 , 1 ) (1,1) 处的梯度，并判断该点是否为极值点，若是极值点，请判断其为极大值点、极小值点还是鞍点。」
片刻之后，DeepSeek-V3 以及 Claude-3.5-Sonnet 分别给出了各自的答案。
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谁说 AI 只能烧钱，DeepSeek-V3 究竟做对了什么？
翻开 DeepSeek-V3 的技术报告，我通篇只看到了创新二字。
DeepSeek-V3 为自研 MoE 模型，671B 参数，激活 37B，在 14.8T token 上进行了预训练。
MoE 架构不难理解，就像一个公司有不同部门的专家（如财务、技术、市场等），每个专家都精通自己的领域，但不需要处理所有工作。
MoE 模型中的每个「专家」也是如此，专门处理特定类型的任务，遇上任务时，能够智能地调动最合适的专家来解决特定问题。
基于其前身 DeepSeek-V2 的高效性，该模型集成了多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）和 DeepSeekMoE 架构，从而实现了高效推理和成本优化的训练。
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报告中还提到 DeepSeek-V3 引入了两个关键创新。
一种无需辅助损失的负载平衡策略，以及一种多 Token 预测（Multi-Token Prediction, MTP）的训练目标。
两千块 GPU，两个月时间，DeepSeek 用最优雅的方式证明了技术创新的重要性。
具体而言，该模型 在 14.8 万亿多样且高质量的 Token 上完成预训练， 随后通过监督微调（SFT）和强化学习（RL）阶段进一步优化性能。
预训练阶段 在 2048 个 H800 GPU 的集群上耗时不到两个月，总计 266.4 万个 GPU 小时。
通过优化算法、框架与硬件的协同设计，DeepSeek-V3 的总训练成本为 557.6 万美元，并且 这一成本还包括预训练、上下文长度扩展及后续训练阶段。
技术报告的贡献与致谢名单，清一色中文姓名
更多细节欢迎查询技术报告：
https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf
对于开发者而言， DeepSeek-V3API 服务定价也将调整为每百万输入 tokens 0.5 元（缓存命中）/ 2 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 8 元。
更重要的是，追求普惠 AGI 的 DeepSeek 率先开放了采用 FP8 训练的 DeepSeek-V3 原生权重。
得益于开源社区的支持，SGLang 和 LMDeploy 已经第一时间支持了 V3 模型的原生 FP8 推理，同时 TensorRT-LLM 和 MindIE 则实现了 BF16 推理。
此外，为方便社区适配和拓展应用场景， DeepSeek 官方还提供了从 FP8 到 BF16 的转换脚本。
模型权重下载和更多本地部署信息请参考：
https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base
可以说，今年的圣诞老人来自中国的 DeepSeek。
而这份源自中国的圣诞礼物，让全球见证了 AI 的中国速度。
海外有 Meta，中国有 DeepSeek、智谱、面壁等国产厂商，中国在开源社区的存在感也因此在不断攀升。
更多的厂商为中国开源盛世倾注一份心力的同时，也是在呼吁这种纯粹和利他性的回归。
如果说今天凌晨 ChatGPT 的再度宕机提醒我们 AI 模型多元化的重要性，那么下一次，我们将多出一个可靠的选择。
那就是来自中国的 DeepSeek-V3。
One more thing
最近，ChatGPT o3 聊天记录编造器爆火，我们也跟风生成了一个聊天界面。
o3 都这么说了，这下真不能不信了（手动狗头）。
附上体验地址：https://chatgpt-meme-generator.vercel.app/