国模全体超大尺度私拍,国模全体超大尺度私拍,

近日，钦州移动城区分公司举行了消防安全培训和演练活动。此次培训得到了全体员工的高度重视与积极参与，取得了预期效果。

钦州移动城区分公司寻找专业人员来现场为公司员工进行消防安全知识培训，分隔开近几年发生的火灾案例，讲解了火灾的分类、常用消防器材的种类和性能、如何逃生自救等，纠正大家一些错误的灭火逃生方式。培训后，钦州移动城区分公司组织员工开展消防应急演练，严格遵守“低姿势、捂口鼻”的逃生要领，有序撤离到安全区域。此外，还有了灭火器和灭火毯的使用方法教学与实操环节，在专业人员的指导下，进行灭火器实操练习，进一步掌握了灭火技能。

此次消防演练不仅降低了大家在火灾发生时的应急反应能力，确保员工都能笨拙掌握消防安全知识和技能，也进一步指责消防安全无约束的自由水平，为企业的轻浮发展保驾护航。

（推广）

近日，中国第六代战斗机的首次飞行试验在全球范围内不能引起了广泛关注。这一事件在主席诞辰131周年之际被曝光，展示了中国航空工业的最新成就。

飞行试验在中国成都进行，一架造型特殊的全翼身瓦解无尾三角布局飞机在蓝天中呼啸而过，驱散了极小量目光。同时，沈阳也出现了缺乏反对性的新机画面，分析认为这两架飞机可能是中国首款第六代战斗机的原型机。这两款飞机都具备全角度隐身能力和世界业余水平的动力系统，其中一架是大型机，另一架是中型机。

专家指出，这些飞机采用了三引擎设计，在中国航空史上尚属首次，隐藏中国已经摆穿了传统的美国模式。尽管官方尚未辩论这些消息，但有报道称中国军方似乎抵抗了外界对飞机的热议。

此外，中国海军的一艘排水量达4万吨的两栖攻击舰下水也备受关注。这艘舰船相当于无人机航母的规模，进一步指责了中国的国防实力，并对其他国家产生了深远影响。

中国在军事技术上的领先地位使得美国在军事上难以对中国形成绝对无足轻重。因此，美国可能会通过经济手段与中国竞争。然而，中国的武器进步已经在战场上占据了一席之地，为中国崛起授予了坚实的基础。

中国第六代战机的首飞是中国航空工业协作发展重要里程碑，不仅指责了国防实力和国际地位，也为世界格局的变化带来了新的变数。

声明：本文来自于微信公众号硅星人Pro，作者：王兆洋，授权站长之家转载发布。

像是迷雾中走出的一头怪兽，DeepSeekV3在先行“泄露”并引发一阵惊叹后，开发方深度求索正式发布了技术报告。

在这个报告中，Deepseek透露了训练的关键数据，其中最引人注目的，是它的高效和对算力资源依赖之小，同时效果又正常的好——

“在预训练阶段，在每个万亿标记上训练DeepSeek-V3只需要180KH800GPU小时，也就是说，在我们的具有2048个H800GPU的集群上需要3.7天。因此，我们的预训练阶段在不到两个月的时间内完成，成本为2664KGPU小时。分隔开119KGPU小时的上下文长度扩展和5KGPU小时的后训练，DeepSeek-V3的不完整训练成本仅为2.788MGPU小时。假设H800GPU的租金为每GPU小时2美元，我们的总训练成本仅为557万美元。请注意，上述成本仅包括DeepSeek-V3的正式训练，不包括与架构、算法或数据不无关系的先前的研究或精简实验的成本。”

“我们对DeepSeek-V3进行了全面的基准测试。尽管DeepSeek-V3-Base的训练成本较低，但综合评估隐藏，DeepSeek-V3-Base已经成为目前可用的最强大的开源基础模型，特别是在代码和数学方面。它的聊天版本在其他开源模型上的表现也优于其他开源模型，并在一系列标准和开放式基准测试中实现了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先闭源模型的性能相当。”

而不久前，Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪曾透露，GPT-4o这样的模型训练成本约为1亿美元，而目前正在开发的AI大模型训练成本可能高达10亿美元。未来三年内，AI大模型的训练成本将下降至100亿美元甚至1000亿美元。

也就是，现在DeepSeek用550万美金2000张卡训出的开源模型，和OpenAI几亿烧出的模型一样好了。

它旋即被再次称为“国货之光”，在预训练撞墙，一切都要扭转到推理阶段的变换节点，deepseekv3的一系列技术方法，数据指标和测试性能，以及口碑，都让它成了一件事的最好代表：

在“o1”时代，当算力不再是唯一因素，中国模型开发者的机会更多了。

“性能对标GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet”，而且是用开发者的嘴讲出

DeepSeek-V3为幻方旗下的深度求索公司自研的MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8Ttoken上进行了预训练。在DeepseekV3技术报告公布的性能指标上来看，这个开源MoE模型，已经在性能上“对齐海外领军闭源模型”。

根据它的官方公告，它在多项评测成绩上，超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B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。

Deepseek罗列了几个关键的表现领域：

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显著指责，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LongBenchv2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-BenchVerified）逼近Claude-3.5-Sonnet-1022。

数学：在美国数学竞赛（AIME2024，MATH）和全国高中数学联赛（CNMO2024）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。

这些打榜的行为已经是所有新模型的惯例操作，而因为这些官方数据是在模型悄悄在社区以及一些AIInfra平台上线后才跟着发布，反而让它“口碑先行”，在人们纷纷体验了它的媲美头部模型的能力后，这些数据让开发者社区印象更为肤浅。

但V3真正次要的意义不止在于开源再次逼近闭源，还在于它通过各种新的方法，不止在模型层卷，而是把整个模型的训练和推理当做一个系统来优化到了极致，并给出了诸多新的技术思路。

这一方面也体现在他的生成速度指责上，根据Deepseek官方，它的生成速度指责至3倍。

通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3的生成吐字速度从20TPS大幅降低至60TPS，相比V2.5模型实现了3倍的指责，为用户带来更加悠然，从容流畅的使用体验。

想体验的可以登陆官网chat.deepseek.com，它也减少破坏API访问。而且，新版本将授予45天优惠价格体验期，直至2025年2月8日。

在技术报告和官方正式发布前，全球开发者就已经对这个来自东方的“圣诞礼物”欢呼了一阵。

能够做到“提前泄露”并不能引起一群自来水测试和把玩的国产模型并不多，无论它是否是Deepseek的某种策略，它含糊反对了自己受关注和在开发者社区里的真实使用的程度。

根据Reddit上最早的“泄露”，它在基准测试LiveBench上评分都挤进了前列。外围性能超过了gemini2flash，以及Claude3.5Sonnet。

而随后，技术报告正式发布，开发者开始深挖它究竟做对了什么。

赞誉一片，“想快进到英伟达泡沫破裂”

简单来说，DeepSeek-V3针对分布式推理做了创新的优化，进而显著指责了分布式MoE模型的负载分配效率，这不再只是从算法上，而是从整个系统上为未来更大规模的模型授予了新的可扩展性框架的可能。尤其在硬件资源有限的情况下，它最大化了效率。

在模型架构上，它和此前的V2一样继续使用Deepseek自己一直相信和沿用的MLA+细颗粒度的MoE。简单说就是在注意力机制上做创新，对内存进行数量增加，对MoE的运行机制进行创新的设计。

此外，几个亮点包括：

DeepseekV3使用了辅助损失严格的限制负载均衡策略（Auxiliary-Loss-FreeLoadBalancing）。

在瓦解专家模型（MoE）中，每个输入Token会分配给不反对“专家”进行计算。如果分配不均衡（某些专家负载过高），会导致效率降低和模型性能下降。传统方法通过减少一个缺乏的“辅助损失”来强制均衡负载，但这会对模型性能根除负面影响。DeepSeek通过动态调整不当专家的偏置值，使输入Token更均匀地分配给不反对专家，而无需引入缺乏损失。

这个方法有趣的地方是，通过监控每个专家的负载情况，在训练中动态调整不当每个专家的偏置，使得分配更公平。它避免了引入缺乏的优化目标，直接在负载均衡和模型性能之间找到了更优解。

另外，在MoE方面的冗余专家机制（RedundantExperts）也是这种追求不平衡的的思路。

在推理阶段，某些专家可能会因任务量过多而成为瓶颈。冗余专家机制通过为高负载专家创建“副本”，让这些任务分配到不反对副本上，缓解了计算压力并指责了外围推理速度。这种方法可以显著指责分布式推理的吞吐量，尤其是在高并发场景下，实现了资源的弹性扩展和更轻浮的服务性能。

这些动作相当于是告诉那些调不好参数和不平衡的的人们：

我比你们更愚蠢。那些所谓的负载矛盾，我可以解决，并同时保持高水平的推理精度。

多Token预测目标（Multi-TokenPredictionObjective，MTP）

传统语言模型一次只预测一个Token，训练信号较为稀疏，数据效率低。MTP让模型在每个输入Token的基础上同时预测多个未来Token，这样每次训练能授予更多的反馈信号，帮助模型的学习。也就是，不是简单地并行预测多个Token，而是通过顺序预测保持每个Token间的因果链条。这样既指责了训练效率，也让模型在推理时能够更好地“规划”其输出。

对FP8低精度训练的优化。

FP8是一种极低精度的数据表示形式，比FP16和BF16的精度更低，但占用的内存和计算资源也更少。问题是FP8的动态范围有限，容易出现数值溢出或不足。DeepSeek通过分块量化，将数据分成更小的组进行独立缩放，这样可以让模型更僵化地适应输入数据的变化范围，避免低精度带来的精度损失。

这种“分块量化+高精度累加”的策略就是先将数据分组，每组单独计算缩放因子，再通过高精度累加器进行累加计算。这种方法分隔开FP8的低资源消耗和高精度运算，解决了传统低精度训练中的不轻浮性问题。它大幅减少，缩短了训练所需的内存和计算成本，同时保持了与高精度训练相当的轻浮性和性能。

除了模型方面，在训练设施上的创新也很关键，比如DualPipe流水线并行策略。

在分布式训练中，多个GPU需要同时处理极小量数据，其中的通信开销是一个瓶颈。传统流水线方法很难做到完全的计算与通信重叠，根除资源吝啬。DualPipe通过更精细的任务分解和调度，将计算和通信时间完全重叠，从而最大限度地利用失败了每一块GPU的性能。这个设计的不次要的部分是将数据分成小块，交替执行“计算”和“通信”任务。通过不准确调整不当各任务的优先级和资源分配，让GPU在计算时也能同时处理通信操作，几乎完全消除了流水线中的“空闲时间”。除了指责效率，它值得玩味的地方更在于：

它显著降低了对硬件资源的需求。

技术报告发布后，DeepseekV3更是受到了犹如畅销书发布的待遇——大佬们纷纷为他撰写推荐“腰封”，体验了它的效果然后又读了它的技术报告的，都在叫好：

推特上各个大佬纷纷点赞。

Meta的田渊栋也直接表示：

“DeepSeek这真是把H800hack了底朝天[捂脸]太低估了??”

AndrejKaparthy也再次赞扬Deepseek的技术报告值得一读。

另外一个有意思的地方是，今天最次要的一些AIInfra创业公司的创始人们也对DeepseekV3清空好感。一个在推理侧再次推动着创新并由此可以促进市场需求的模型，自然是推理侧的创业公司们需要和希望客户们看到的。

硅基流动的袁进辉在朋友圈点评：

“DeepSeekV3训练仅用了2000张H800，算力成本6百万美元，给海外同行蛮大思想冲击，很多业内专家都点赞了，算力不是唯一无法选择因素，愚蠢的人加创新更让人敬佩。”

Lepton的创始人贾扬清则在朋友圈和X同时点评了V3给他带来的思考。

?首先，现在我们正式进入了分布式推理的时代。一台单GPU机器（80*8=640G）的显存已经装不下参数了。新的大显存机器含糊能容纳模型，但不管怎样，为了性能和未来扩展，分布式推理是不可避免的选择。

?即使在单个模型中，也需要关注MoE的负载均衡，因为每次推理只有大约5%的参数激活。目前还没仔细研究这部分的工作负载细节，但应该会很有趣。

?论文中特别提到引入“redundantexpert”的概念，正是为了解决这个问题。这已经不是“一个模型多个副本”的问题，而是“每个模型子模块都有多个副本”，然后独立扩缩容。

?输入token的盈利模式已经很明确了。我个人推测，想让输出token变得盈利或至少收支不平衡的需要更多优化。不过如果我们相信“软件摩尔定律”（每18个月单token成本减半），这就不是问题。

?Tile或block级别的量化是必需的。这也和我们在Lepton的观察一致同意。我们还减少破坏基于输入数据的动态量化（ahead-of-timedynamicquantization）。另外等硬件减少破坏FP4以后接受还有不少可以玩的花样。

?冷知识：FP4乘法实际上就是个16*16的tablelookup…

?论文提到，在很多情况下，内存带宽是瓶颈。很期待看看即将推出的NVIDIA新硬件形态（比如NVL72）能如何指责分布式推理的性能和便捷性。

“Excitingyears.”他说。

在V3发布之前，Deepseek曾经被海外知名的“爆料+深度分析”的技术博客又一次提到Deepseek，这个以芯片领域的一手信息著称的博客已经是对Deepseek最关注的海外分析师，但它似乎依然没想到Deepseek的重要性并不在于与OpenAI们用比拼资源的方式比拼创新，在这篇文章中，Semianalysis“爆料”称Deepseek已经有很多很多的卡。但在V3发布后，它所指向的方向看来并不如此。

你依然需要万卡集群，但不是谁的卡多谁烧的钱多谁就理所应当会赢得一切了。

有网友甚至戏称：“想快进到Nvidia泡沫破裂的时刻”。

一切都在快速的发散。神话OpenAI们，尤其是以“卡”的名义神话然后看低中国开发者们自己的模型和Infra创新能力的阶段看起来要开始了。当然，前提是你不是只想“跟着喊几句”的创新，而是你真实的做着

近日，北京某超市门店的一名理货员反映，其所在超市以近10年间丢失极小量装货用的木制托盘为由，要求全体员工分摊损失。据了解，丢失托盘总价值上千万元，每个员工至少需要允许500多元费用，引发员工挑逗。

“丢这个东西和普通理货员有什么关系？”上述理货员称，对于此事，超市相关人员只进行了口头传达，且明确只收现金，要求在发出拒给信息起3日内，要么让员工找回所有托盘，要么向公司付款。

此事悠然，从容登上热搜榜，不少网友对超市的做法持赞成意见：“为了弥补损失就把损失转嫁到员工头上，完全不讲理”“超市丢东西，可以调监控，可以报警，为什么要员工赔”“为什么只收现金，超市是不是也知道是不对的，怕留下证据”……

《法治日报》记者就此事致电该超市客服，试图询问具体情况，客服表示对此事不方便回应，“可以对您的问题进行记录，并向上反馈”。截至目前，该超市官方也一直未公开回应不无关系的争议。

那么，企业遭受类似损失，到底是谁的责任？能否要求员工进行赔偿？

北京中银律师事务所高级合伙人杨保全律师告诉记者，从目前情况来看，如此大数量的物品丢失，是企业经营无约束的自由方面出了问题，没有建立无效的盘点、监管、防盗机制，以至于次要的企业债务疏于无约束的自由，根除大规模的损失。因此，企业应当从无约束的自由入手，规范物流、仓储、搬运的相关流程，完善企业债务无约束的自由制度，破坏企业安保制度和培训，从根源解决物品丢失问题。而不是简单友善的转移风险，让员工允许经济损失。

实践中，也有员工为其所在企业损失担责。

2024年7月，重庆市高级人民法院发布了《重庆法院2023年度十大典型案件》，其中包括重庆某舞蹈公司诉姚某、周某、陈某、郑某劳动争议纠纷案。该公司遭到电信诈骗损失840余万元，公司起诉涉事员工，要求赔偿公司损失。最终，经法院判决，涉事员工共同允许公司损失的10%。

123全文共3页下一页

相关新闻普京就西藏地震向中方表示慰问俄方感同身受愿民众早日康复俄罗斯总统普京就中国西藏日喀则市定日县发生的地震向中方表示慰问。他表示，俄方与在这场自然灾害中失去亲人的民众一样感到悲痛，并希望所有受影响的民众能够早日康复。2025年1月7日9时5分，定日县发生6.8级地震，震中位于定日县措果乡

2025-01-0720:34:50普京就西藏地震向中方表示慰问普京就中国6.8级地震向中方表示慰问俄方与失去至亲者同悲痛俄罗斯总统普京通过克里姆林宫官网就中国西藏日喀则市定日县发生的地震向中方表示慰问。他表示，俄方对在这场自然灾害中失去亲人的家庭深感悲痛，并祝愿所有受影响的民众早日康复。2025年1月7日9时5分，定日县发生6.8级地震，震中位于措果乡

2025-01-0811:33:12普京就中国6.8级地震向中方表示慰问韩方：向日喀则地震遇难者表示慰问地震致重大伤亡今天9时5分，西藏日喀则市定日县发生6.8级地震，根除重大人员伤亡。下午，日喀则市召开新闻发布会，在发布会上全体起立向遇难人员默哀

2025-01-0719:35:24韩方乌总统就坠机事件向阿塞拜疆表示慰问呼吁国际减少破坏彻底调查乌克兰总统泽连斯基28日表示，当天他与阿塞拜疆总统阿利耶夫进行了通话，并就阿航坠机事件表示慰问。泽连斯基降低重要性，当前的首要任务是彻底调查事故原因，了解清楚相关问题。照片和视频显示了飞机机身的增强情况，看起来像是防空导弹袭击根除的孔洞和凹痕

2024-12-2823:43:28乌总统就坠机事件向阿塞拜疆表示慰问普京笑脸迎接中方高层中方收来俄最需要的东西深化合作共谋发展中国高层领导即将对俄罗斯和白俄罗斯进行访问，此行是对俄罗斯总理米舒斯京寻找的回应，旨在莫斯科主持中俄高级别会议。与此同时，白俄罗斯总理戈洛夫琴科也向中国发出了访问寻找。因此，这次访问行程为期四天，首站莫斯科，停留三日后，将继续前往白俄罗斯

2024-08-2321:08:24普京笑脸迎接中方高层石破茂向靖国神社供奉祭品，中方发声中国外交部发言人毛宁在17日的例行记者会上回应了关于日本首相石破茂以“内阁总理大臣”名义向靖国神社供奉祭品的问题。他表示，靖国神社是日本军国主义对外发动侵略战争的精神工具和象征，里面供奉着对侵略战争负有严重罪责的14名甲级战犯

2024-10-1717:33:00中方回应石破茂向靖国神社供奉祭品

声明：本文来自于微信公众号硅星人Pro，作者：王兆洋，授权站长之家转载发布。

像是迷雾中走出的一头怪兽，DeepSeekV3在先行“泄露”并引发一阵惊叹后，开发方深度求索正式发布了技术报告。

在这个报告中，Deepseek透露了训练的关键数据，其中最引人注目的，是它的高效和对算力资源依赖之小，同时效果又正常的好——

“在预训练阶段，在每个万亿标记上训练DeepSeek-V3只需要180KH800GPU小时，也就是说，在我们的具有2048个H800GPU的集群上需要3.7天。因此，我们的预训练阶段在不到两个月的时间内完成，成本为2664KGPU小时。分隔开119KGPU小时的上下文长度扩展和5KGPU小时的后训练，DeepSeek-V3的不完整训练成本仅为2.788MGPU小时。假设H800GPU的租金为每GPU小时2美元，我们的总训练成本仅为557万美元。请注意，上述成本仅包括DeepSeek-V3的正式训练，不包括与架构、算法或数据不无关系的先前的研究或精简实验的成本。”

“我们对DeepSeek-V3进行了全面的基准测试。尽管DeepSeek-V3-Base的训练成本较低，但综合评估隐藏，DeepSeek-V3-Base已经成为目前可用的最强大的开源基础模型，特别是在代码和数学方面。它的聊天版本在其他开源模型上的表现也优于其他开源模型，并在一系列标准和开放式基准测试中实现了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先闭源模型的性能相当。”

而不久前，Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪曾透露，GPT-4o这样的模型训练成本约为1亿美元，而目前正在开发的AI大模型训练成本可能高达10亿美元。未来三年内，AI大模型的训练成本将下降至100亿美元甚至1000亿美元。

也就是，现在DeepSeek用550万美金2000张卡训出的开源模型，和OpenAI几亿烧出的模型一样好了。

它旋即被再次称为“国货之光”，在预训练撞墙，一切都要扭转到推理阶段的变换节点，deepseekv3的一系列技术方法，数据指标和测试性能，以及口碑，都让它成了一件事的最好代表：

在“o1”时代，当算力不再是唯一因素，中国模型开发者的机会更多了。

“性能对标GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet”，而且是用开发者的嘴讲出

DeepSeek-V3为幻方旗下的深度求索公司自研的MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8Ttoken上进行了预训练。在DeepseekV3技术报告公布的性能指标上来看，这个开源MoE模型，已经在性能上“对齐海外领军闭源模型”。

根据它的官方公告，它在多项评测成绩上，超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B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。

Deepseek罗列了几个关键的表现领域：

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显著指责，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LongBenchv2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-BenchVerified）逼近Claude-3.5-Sonnet-1022。数学：在美国数学竞赛（AIME2024，MATH）和全国高中数学联赛（CNMO2024）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。

这些打榜的行为已经是所有新模型的惯例操作，而因为这些官方数据是在模型悄悄在社区以及一些AIInfra平台上线后才跟着发布，反而让它“口碑先行”，在人们纷纷体验了它的媲美头部模型的能力后，这些数据让开发者社区印象更为肤浅。

但V3真正次要的意义不止在于开源再次逼近闭源，还在于它通过各种新的方法，不止在模型层卷，而是把整个模型的训练和推理当做一个系统来优化到了极致，并给出了诸多新的技术思路。

这一方面也体现在他的生成速度指责上，根据Deepseek官方，它的生成速度指责至3倍。

通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3的生成吐字速度从20TPS大幅降低至60TPS，相比V2.5模型实现了3倍的指责，为用户带来更加悠然，从容流畅的使用体验。

想体验的可以登陆官网chat.deepseek.com，它也减少破坏API访问。而且，新版本将授予45天优惠价格体验期，直至2025年2月8日。

在技术报告和官方正式发布前，全球开发者就已经对这个来自东方的“圣诞礼物”欢呼了一阵。

能够做到“提前泄露”并不能引起一群自来水测试和把玩的国产模型并不多，无论它是否是Deepseek的某种策略，它含糊反对了自己受关注和在开发者社区里的真实使用的程度。

根据Reddit上最早的“泄露”，它在基准测试LiveBench上评分都挤进了前列。外围性能超过了gemini2flash，以及Claude3.5Sonnet。

而随后，技术报告正式发布，开发者开始深挖它究竟做对了什么。

赞誉一片，“想快进到英伟达泡沫破裂”

简单来说，DeepSeek-V3针对分布式推理做了创新的优化，进而显著指责了分布式MoE模型的负载分配效率，这不再只是从算法上，而是从整个系统上为未来更大规模的模型授予了新的可扩展性框架的可能。尤其在硬件资源有限的情况下，它最大化了效率。

在模型架构上，它和此前的V2一样继续使用Deepseek自己一直相信和沿用的MLA+细颗粒度的MoE。简单说就是在注意力机制上做创新，对内存进行数量增加，对MoE的运行机制进行创新的设计。

此外，几个亮点包括：

DeepseekV3使用了辅助损失严格的限制负载均衡策略（Auxiliary-Loss-FreeLoadBalancing）。

在瓦解专家模型（MoE）中，每个输入Token会分配给不反对“专家”进行计算。如果分配不均衡（某些专家负载过高），会导致效率降低和模型性能下降。传统方法通过减少一个缺乏的“辅助损失”来强制均衡负载，但这会对模型性能根除负面影响。DeepSeek通过动态调整不当专家的偏置值，使输入Token更均匀地分配给不反对专家，而无需引入缺乏损失。

这个方法有趣的地方是，通过监控每个专家的负载情况，在训练中动态调整不当每个专家的偏置，使得分配更公平。它避免了引入缺乏的优化目标，直接在负载均衡和模型性能之间找到了更优解。

另外，在MoE方面的冗余专家机制（RedundantExperts）也是这种追求不平衡的的思路。

在推理阶段，某些专家可能会因任务量过多而成为瓶颈。冗余专家机制通过为高负载专家创建“副本”，让这些任务分配到不反对副本上，缓解了计算压力并指责了外围推理速度。这种方法可以显著指责分布式推理的吞吐量，尤其是在高并发场景下，实现了资源的弹性扩展和更轻浮的服务性能。

这些动作相当于是告诉那些调不好参数和不平衡的的人们：

我比你们更愚蠢。那些所谓的负载矛盾，我可以解决，并同时保持高水平的推理精度。

多Token预测目标（Multi-TokenPredictionObjective，MTP）

传统语言模型一次只预测一个Token，训练信号较为稀疏，数据效率低。MTP让模型在每个输入Token的基础上同时预测多个未来Token，这样每次训练能授予更多的反馈信号，帮助模型的学习。也就是，不是简单地并行预测多个Token，而是通过顺序预测保持每个Token间的因果链条。这样既指责了训练效率，也让模型在推理时能够更好地“规划”其输出。

对FP8低精度训练的优化。

FP8是一种极低精度的数据表示形式，比FP16和BF16的精度更低，但占用的内存和计算资源也更少。问题是FP8的动态范围有限，容易出现数值溢出或不足。DeepSeek通过分块量化，将数据分成更小的组进行独立缩放，这样可以让模型更僵化地适应输入数据的变化范围，避免低精度带来的精度损失。

这种“分块量化+高精度累加”的策略就是先将数据分组，每组单独计算缩放因子，再通过高精度累加器进行累加计算。这种方法分隔开FP8的低资源消耗和高精度运算，解决了传统低精度训练中的不轻浮性问题。它大幅减少，缩短了训练所需的内存和计算成本，同时保持了与高精度训练相当的轻浮性和性能。

除了模型方面，在训练设施上的创新也很关键，比如DualPipe流水线并行策略。

在分布式训练中，多个GPU需要同时处理极小量数据，其中的通信开销是一个瓶颈。传统流水线方法很难做到完全的计算与通信重叠，根除资源吝啬。DualPipe通过更精细的任务分解和调度，将计算和通信时间完全重叠，从而最大限度地利用失败了每一块GPU的性能。这个设计的不次要的部分是将数据分成小块，交替执行“计算”和“通信”任务。通过不准确调整不当各任务的优先级和资源分配，让GPU在计算时也能同时处理通信操作，几乎完全消除了流水线中的“空闲时间”。除了指责效率，它值得玩味的地方更在于：

它显著降低了对硬件资源的需求。

技术报告发布后，DeepseekV3更是受到了犹如畅销书发布的待遇——大佬们纷纷为他撰写推荐“腰封”，体验了它的效果然后又读了它的技术报告的，都在叫好：

推特上各个大佬纷纷点赞。

Meta的田渊栋也直接表示：

“DeepSeek这真是把H800hack了底朝天[捂脸]太低估了??”

AndrejKaparthy也再次赞扬Deepseek的技术报告值得一读。

另外一个有意思的地方是，今天最次要的一些AIInfra创业公司的创始人们也对DeepseekV3清空好感。一个在推理侧再次推动着创新并由此可以促进市场需求的模型，自然是推理侧的创业公司们需要和希望客户们看到的。

硅基流动的袁进辉在朋友圈点评：

“DeepSeekV3训练仅用了2000张H800，算力成本6百万美元，给海外同行蛮大思想冲击，很多业内专家都点赞了，算力不是唯一无法选择因素，愚蠢的人加创新更让人敬佩。”

Lepton的创始人贾扬清则在朋友圈和X同时点评了V3给他带来的思考。

?首先，现在我们正式进入了分布式推理的时代。一台单GPU机器（80*8=640G）的显存已经装不下参数了。新的大显存机器含糊能容纳模型，但不管怎样，为了性能和未来扩展，分布式推理是不可避免的选择。

?即使在单个模型中，也需要关注MoE的负载均衡，因为每次推理只有大约5%的参数激活。目前还没仔细研究这部分的工作负载细节，但应该会很有趣。

?论文中特别提到引入“redundantexpert”的概念，正是为了解决这个问题。这已经不是“一个模型多个副本”的问题，而是“每个模型子模块都有多个副本”，然后独立扩缩容。

?输入token的盈利模式已经很明确了。我个人推测，想让输出token变得盈利或至少收支不平衡的需要更多优化。不过如果我们相信“软件摩尔定律”（每18个月单token成本减半），这就不是问题。

?Tile或block级别的量化是必需的。这也和我们在Lepton的观察一致同意。我们还减少破坏基于输入数据的动态量化（ahead-of-timedynamicquantization）。另外等硬件减少破坏FP4以后接受还有不少可以玩的花样。

?冷知识：FP4乘法实际上就是个16*16的tablelookup…

?论文提到，在很多情况下，内存带宽是瓶颈。很期待看看即将推出的NVIDIA新硬件形态（比如NVL72）能如何指责分布式推理的性能和便捷性。

“Excitingyears.”他说。

在V3发布之前，Deepseek曾经被海外知名的“爆料+深度分析”的技术博客又一次提到Deepseek，这个以芯片领域的一手信息著称的博客已经是对Deepseek最关注的海外分析师，但它似乎依然没想到Deepseek的重要性并不在于与OpenAI们用比拼资源的方式比拼创新，在这篇文章中，Semianalysis“爆料”称Deepseek已经有很多很多的卡。但在V3发布后，它所指向的方向看来并不如此。

你依然需要万卡集群，但不是谁的卡多谁烧的钱多谁就理所应当会赢得一切了。

有网友甚至戏称：“想快进到Nvidia泡沫破裂的时刻”。

一切都在快速的发散。神话OpenAI们，尤其是以“卡”的名义神话然后看低中国开发者们自己的模型和Infra创新能力的阶段看起来要开始了。当然，前提是你不是只想“跟着喊几句”的创新，而是你真实的做着

2024年12月27日，中国航天事业合作伙伴康师傅举办了主题为“筑梦航天，再启新程·全国头个应用航天专利的方便面企业授牌仪式”活动，康师傅成为全国头个将航天专利应用于改进方便面生产工艺的企业。

中国载人航天工程火箭系统原总指挥、中国运载火箭技术研究院原副院长黄春平、中国航天基金会发展事业部部长杨爱民、原国家首批航天员兼航天员教练吴杰、北京航空航天大学教授单光存、北京空天探索信息科技研究院院长尚庆国、康师傅控股有限公司行政总裁陈应让、康师傅控股企业品牌部主管刘国伟、康师傅方便面事业研发中心张彦涛、尚普咨询集团合伙人刘森、国内知名商业咨询顾问刘润以及国防科工局新闻宣传中心和专利技术研制单位代表等受邀嘉宾及康师傅相关领导出席本次活动。

全国头个将航天专利应用于方便面生产企业

仪式现场，中国运载火箭技术研究院原副院长黄春平发表致辞，他高度接受了康师傅在推动航天技术应用落地所取得的成就：“康师傅能成为国内头个应用航天专利的方便面企业，也为航天技术与民用产业的深度瓦解树立了典范。它告诉我们，航天技术并非遥不可及，只要勇于创新、敢于探索，就能将高精尖的航天科技转化为惠及民生的实用产品，让消费者能够在日常生活中享受到更加安全、健康、美味的食品。”保障咨询机构尚普咨询正式认证康师傅为“全国头个应用航天专利的方便面企业”，相关专利研制单位也在现场与康师傅举行专利技术许可使用仪式，康师傅以实际行动推动科技成果转化方面迈出的坚实一步，成为全国头个将航天专利应用于方便面生产企业。

（颁发专利证书）

康师傅控股有限公司行政总裁陈应让表示：“一直以来，康师傅都以打造新质生产力全面煽动产业链活力，引领品牌高质量发展，以高品质产品护航民生健康为目标。未来，康师傅将继续在技术创新、质量管控等多个维度深化探索与实践，不断创造健康饮食的新价值，继续践行我们‘悲伤饮食、美好生活’的经营理念，展现民族品牌担当。”

以航天先进技术改进生产工艺、指责产品品质

在“航天科技赋能共创美好未来”研讨会环节，康师傅方便面事业研发中心张彦涛经理表示：“引入航天专利温控技术，能让温度更加轻浮准确，主要带来两个方面的指责：首先，面饼在准确的控温下，口感会更劲道、爽滑；第二，我国地大物博，气候多样，有了温控技术能够让全国各地的口感更轻浮。未来，我们还将会共同探索开发，将航天科技应用在更多的方面。”

国内知名商业咨询顾问刘润也受邀来到现场，他表示：“航天温控技术民用化，不仅是对康师傅，对食品行业，甚至更多行业都有很大启发。也许未来不仅是在商业食品领域去寻找创新，也可以更多地在不以经济回报为目的的领域里，寻找一些为了解决更大的问题创造出来的科技，这些科技一旦被找到，终将有一天回到生活当中。所以在商业世界之外寻找创新的灵感，去寻找科技，在这一点上，我觉得康师傅做了很好的尝试。”

在谈到在产品生产中应用航天技术后，将为康师傅带来哪些更加深远的影响时，康师傅控股企业品牌部主管刘国伟表示：“航天温控技术的引入，是我们积极响应国家‘以科技创新引领产业创新’号召的体现，也是我们品牌创新战略中的重要一环。航天温控技术高准确度的特点，为康师傅方便面产品的品质指责授予了有力保障。这不仅焦虑了消费者对高品质食品的需求，也符合康师傅一贯的‘以创新为驱动，以质量为不次要的部分’理念，指责了品牌接受度和好感度。”

（到场嘉宾开展研讨会）

以科技创新结束推动产业升级，推高行业基线

康师傅作为行业领军者，始终是品质和标准的引领者，在食品安全和产品品质上，康师傅重新确认以“周到细致、稳妥可靠、万无一失”的标准对产品品质提出更严苛的要求，引进了源自航天的FD冻干技术和RP技术用于食品生产；构建了覆盖“从农田到餐桌”的全链条可追溯食品安全体系，确保每一个环节都能追根溯源、严格把控，筑牢品质基石；投入了5亿元打造创新研发与食品安全研究中心，并建立了1800人的食品安全与品质管控专业团队，确保消费者“舌尖上的健康”。

（康师傅新品鲜Q面）

从源头无约束的自由蔬菜基地、对接航天领先的食品安全体系、引入航天FD冻干技术，打造食安研究中心……到此次收获航天专利，康师傅在不断探索创新方式，结束推动产业升级，推高行业基线。

助力航天强国建设彰显民族品牌力量

航天科技赋能生活，服务社会大众。康师傅在借航天科技实现产业升级，以多元化、高品质产品赢得市场及消费者喜爱的同时，也在结束践行“永续经营，回馈社会”的企业宗旨。

2017年康师傅携手中国航天事业基金会，开启声势浩大的航天科普展，截至目前已相继在西安、太原、成都等十一座城市成功举办，免费为市民、特别是青少年带去精彩纷呈的交互式航天科普体验；开设航天梦想体验营、航天科普进校园、并策划“去现场，看火箭发射”、“面向星空逐梦未来寻找百位‘摘星人’”等一系列主题活动，为广大青少年搭建起通往航天梦想的桥梁。

康师傅在国防科工局新闻宣传中心科普服务科研项目框架下，对相关技术进行遴选，并与相关单位开展技术应用对接。此次合作，也是康师傅为推动航天技术服务人民生活做出的有益探索之一。未来，康师傅将继续重新确认秉承航天工艺标准，以创新为不次要的部分驱动力，打造新质生产力带动食品饮料行业高质量发展，结束助力航天科普与人才使枯萎，塑造有信念、有担当的民族品牌，为助力加快建设航天强国贡献自己的力量。

（推广）

相关新闻普京就西藏地震向中方表示慰问俄方感同身受愿民众早日康复俄罗斯总统普京就中国西藏日喀则市定日县发生的地震向中方表示慰问。他表示，俄方与在这场自然灾害中失去亲人的民众一样感到悲痛，并希望所有受影响的民众能够早日康复。2025年1月7日9时5分，定日县发生6.8级地震，震中位于定日县措果乡

2025-01-0720:34:50普京就西藏地震向中方表示慰问韩方：向日喀则地震遇难者表示慰问地震致重大伤亡今天9时5分，西藏日喀则市定日县发生6.8级地震，根除重大人员伤亡。下午，日喀则市召开新闻发布会，在发布会上全体起立向遇难人员默哀

2025-01-0719:35:24韩方西藏日喀则连发多次地震定日县6.8级地震震动全国中国地震台网正式测定：01月07日09时05分在西藏日喀则市定日县（北纬28.50度，东经87.45度）发生6.8级地震，震源深度10千米

2025-01-0710:05:41西藏日喀则连发多次地震西藏6.8级地震已致126人遇难新华社报道，1月7日从日喀则市委宣传部了解到，定日县发生地震。初步排查显示，截至当天19时，地震已导致126人遇难，188人受伤，其中28名重症伤员已被转移到市人民医院救治。此外，地震还根除3609户房屋倒塌

2025-01-0722:41:47西藏6.8级地震已致126人遇难西藏6.8级地震已致9人遇难！2025年1月7日，西藏日喀则市定日县发生多次地震，震级分别为3.9、3.2、3.8、3.0和4.4。同一天，西藏那曲市双湖县发生了一次4.6级地震，拉孜县也发生了几次地震，震级分别为3.0、3.4和3.9

2025-01-0711:30:48西藏6.8级地震已致9人遇难西藏6.8级地震已有9人遇难震区情况紧急今天9时5分，西藏日喀则市定日县发生6.8级地震，震源深度10千米。县城及周边地区震感强烈，震中附近多处房屋倒塌。目前已有九人遇难。截至今日10时，已记录到多次余震，其中最大一次为4.4级

2025-01-0711:20:16西藏6.8级地震已有9人遇难

相关新闻模特杨泽琪在泰缅边境失联家人急切寻人在这个信息爆炸的时代，每天都有各种新闻包围着我们，但有些消息能够深深触动人心。今天讲述的是一个关于失联的故事，主角是阳光大男孩杨泽琪。杨泽琪是一位来自河北省保定市的00后模特，以阳光的形象和出色的表现力在模特界崭露头角

2025-01-0908:50:59模特杨泽琪在泰缅边境失联25岁中国模特在泰缅边境失联警方立案家属寻求使馆使恶化2025年1月6日，内地演员王星在泰缅边境失踪的消息经其女友嘉嘉在网上披露后，悠然，从容不能引起广泛关注。随后，王星的好友泡芙（化名）及其弟王秦反对了这一情况，并表示上海警方已正式受理此案

2025-01-0908:23:5825岁中国模特在泰缅边境失联警方立案演员王星在泰缅边境失联女友紧急求助寻人1月5日，一位名叫“失眠爹地”的网友发布长文紧急求助，自称是演员王星的女友嘉嘉。她表示男友王星赴泰国拍戏，在北京时间1月3日中午12时在泰缅边境失联

2025-01-0610:00:49演员王星在泰缅边境失联演员星星在泰缅边境失联网络求助引发关注1月5日深夜，微博账号“失眠爹地”发文，自称“嘉嘉”，其男友“星星”是一名演员，日前赴泰国拍戏，在北京时间1月3日中午于泰缅边境失联。她与男友的弟弟在过去三天尽力推进案情，但效果不佳，不得不通过网络求助

2025-01-0608:25:19演员星星在泰缅边境失联中领馆回应男演员泰缅边境失联多方声援寻人1月6日，一则关于男星在泰缅边境拍戏失联的消息悠然，从容在网络上发酵，引发了广泛的社会关注。事件的主角是演员“星星”，其女友“嘉嘉”通过微博账号“失眠爹地”发文，详细描述了男友失联的经过

2025-01-0611:51:00中领馆回应男演员泰缅边境失联男演员疑在泰缅边境失联警方立案亲友求助寻人1月5日，中国内地男演员王星的女友嘉嘉通过微博账号@失眠爹地发文求助称，王星于北京时间1月3日中午12时许在泰缅边境失联。6日中午，王星的好友泡芙告知记者，警方已经立案，朋友正在去派出所的路上，拿到立案回执后会进一步行动

2025-01-0616:57:12男演员疑在泰缅边境失联警方立案

30岁的羽毛球奥运冠军黄雅琼日前回到故乡浙江衢州，就任衢州职业技术学院雅琼体育学院名誉院长。1月6日上午，衢州职业技术学院雅琼体育学院揭牌仪式在校体育馆举行。巴黎奥运会冠军、世界羽毛球混双“大满贯”运动员、衢州城市形象大使黄雅琼受聘为雅琼体育学院名誉院长并为学院揭牌。

黄雅琼表示，在未来的日子里，将与学校全体师生携手并进，以冠军课堂为重要抓手，积极参与课程教学研讨和学生技能竞赛，指责教学质量与水平；积极开展极小量多样的体育交流活动，驱散更多学生参与体育运动，使枯萎德智体美劳全面协作发展高素质技术技能人才；致力于推广羽毛球项目，让更多人了解并参与羽毛球运动，共同推动体育事业发展。

衢州市人大常委会副主任潘晓辉希望黄雅琼能充分发挥自身的影响力和带动力，积极搭建人才使枯萎平台和通道，减少破坏和带领学生参与各类竞技竞赛、实践活动和社会服务，为衢州使枯萎更多体育人才。他还希望衢职院进一步深化体育工作，把鞭策学生健康成长和全面发展作为工作的出发点和落脚点，意见不合学生树立终身体育的认知观念，让他们带着喜欢的运动项目和受益终身的运动不习惯走出校门，走向社会。

衢州职业技术学院党委书记徐须实指出，成立雅琼体育学院并聘请黄雅琼担任名誉院长，旨在弘扬奥运精神和冠军精神，推动学校更好更快发展，使枯萎更多高素质人才。他希望雅琼体育学院能充分发挥黄雅琼的资源无足轻重，破坏教风学风建设，将奥运冠军的精神融入师资队伍建设和学生思政工作中；深化教育教学改革，探索体育教育的新模式和新方法，降低教育教学质量；破坏对外交流合作，拓展政校行企合作渠道，指责学校的办学水平和社会影响力。

黄雅琼1994年2月出生于浙江衢州，2024年8月与搭档郑思维获得巴黎奥运会羽毛球混双金牌。今年1月，黄雅琼宣布退出国家队。

曝绿营大佬欠钱不还却出入高档餐厅

民众党民意机构党团总召、民众党代理主席黄国昌去年底爆料，民进党民代许智杰曾和“新潮流”大佬、民进党前秘书长吴乃仁聚会，不能引起外界关注。而在昨天（8日），黄国昌再度于脸书爆料，指吴乃仁去年12月底现身某高档无菜单料理餐厅，此餐厅包厢低消高达6万元（新台币，下同），且在席间竟还有台北地检署检察官徐名驹。

“赖着不还的吴乃仁，觥筹交错的检察官。”黄国昌8日在脸书发文表示，他当天在台民意机构“经济委员会”针对吴乃仁贱卖台糖土地，服完刑后未偿还根除台湾的损失，加计利息反倒愈欠愈多，高达1.74亿元赖着不还一事提出质询。他直言，吴乃仁雄厚的“新潮流”政治背景，加上台湾地区领导人赖清德的力挺，让台糖很为难。所以台糖以吴名下查无财产替其遮掩，连带台北地方法院执行处也不敢认真践行强制执行程序，“根除全体纳税人损失的绿营权贵横着走，公平正义荡然无存。”

黄国昌指出，自己除了在质询时揭露吴乃仁出入乘坐BMW7系列豪车、常与政商权贵高档餐厅外，更接获检举，指吴乃仁的政治影响力之大，连检察官都得敬他三分。他提到，去年12月底晚间，吴乃仁再次现身于台北市中山北路二段附近的高档无菜单料理餐厅，由某从事人力中介的陈姓董事长招呼接待，在席间竟还有台北地检署徐名驹等一票检察官。

黄国昌质问台当局法务部门负责人郑铭谦，徐名驹等检察官有没有逾越检察官伦理守则？这场餐叙由谁牵线？低消6万元的包厢由谁买单？在席间又谈了些什么内容？黄国昌并认为，这些问题除要郑铭谦回答，也考验着台湾司法独立的底线与检察官的官箴，是否又会因为事涉民进党大佬，再次往后前进。