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像是迷雾中走出的一头怪兽\u{1F600}，DeepSeekV3在先行“泄\u{26F3}露”并引发一阵惊叹后，开发方\u{1F948}深度求索正式发布了技术报\u{1F40D}告。
“在预训练阶段\u{1F416}，在每个万亿标记上训练DeepS\u{1F3D1}eek-V3只需要180K\u{1F3D1}H800GPU小时，也就是\u{1FAB0}说，在我们的具有2048个H80\u{1F94C}0GPU的集群上需要3.7\u{1F945}天。因此，我们的预训练阶段在\u{2705}不到两个月的时间内完成，成本为266\u{1F947}4KGPU小时。分隔开\u{1F94F}119KGPU小时的上\u{1F407}下文长度扩展和5KGP\u{1F52E}U小时的后训练，Dee\u{1F3BF}pSeek-V3的不完整训练成本仅为2.\u{1F3C8}788MGPU小时。假设H800GPU的\u{1F401}租金为每GPU小时2美元，我\u{1F3A3}们的总训练成本仅为557万美元。请注\u{1F94A}意，上述成本仅包括DeepS\u{1F609}eek-V3的正式训练，不包括与架\u{1F3D0}构、算法或数据不无关系的先前的\u{1F402}研究或精简实验的成本。”
<\u{1F6A9}/p>
“我们对DeepSe\u{1F3AF}ek-V3进行了全面的基准测试。尽管D\u{1F3BF}eepSeek-V3-B\u{1F923}ase的训练成本较低，但综合评估隐藏，\u{1F3F8}DeepSeek-V3-Ba\u{1F396}se已经成为目前可用的\u{1F3F3}最强大的开源基础模型，特别是在代码和数\u{1FAB0}学方面。它的聊天版本在其他\u{1F602}开源模型上的表现也优于其\u{1FAB0}他开源模型，并在一系列标准和开放式\u{1F923}基准测试中实现了与GPT-4o和Cl\u{1F3C8}aude-3.5-Sonnet\u{1F642}等领先闭源模型的性能相当。”
而不久前，Anthropic\u{1F3BE}的CEO达里奥·阿莫迪曾透露，G\u{1F643}PT-4o这样的模型训练成本约为1亿\u{1F3C9}美元，而目前正在开发的\u{2705}AI大模型训练成本可能高达10\u{1F3BD}亿美元。未来三年内，A\u{1F402}I大模型的训练成本将下降至10\u{1F405}0亿美元甚至1000亿美元\u{1F609}。
也就是，现在DeepS\u{1F410}eek用550万美金2000张卡训\u{1F604}出的开源模型，和OpenA\u{2705}I几亿烧出的模型一样好了\u{1F94C}。
它旋即被再次\u{1F3BF}称为“国货之光”，在预\u{1F923}训练撞墙，一切都要扭转到推理阶段的变换节\u{1F3C1}点，deepseekv3\u{1F3C9}的一系列技术方法，数据指标和测\u{1F603}试性能，以及口碑，都让它成了一件事的最\u{1F94E}好代表：
在“o1”时代，当\u{1F410}算力不再是唯一因素，中\u{1F601}国模型开发者的机会更多了。\u{1F3C1}
“性能对标GPT\u{1F3BE}-4o以及Claude-3.5-Son\u{1F60A}net”，而且是用开发者的\u{1F405}嘴讲出
Dee\u{1F949}pSeek-V3为幻方旗下的深度求索\u{1F3C6}公司自研的MoE模型，671B\u{1F38C}参数，激活37B，在14.8T\u{1F3B1}token上进行了预训练。在Deepse\u{1F3C9}ekV3技术报告公布的性能指标上来\u{1F6F7}看，这个开源MoE模型，已经在性能上\u{1F601}“对齐海外领军闭源模型”。
\u{1F3B3}
根据它的官方\u{1F945}公告，它在多项评测成绩\u{1F94F}上，超越了Qwen2.5-72B和Lla\u{1F949}ma-3.1-405B等\u{1F94E}其他开源模型，并在性能上和\u{1F3CF}世界顶尖的闭源模型GPT\u{1F60A}-4o以及Claude-3\u{1F3BD}.5-Sonnet不分伯仲。\u{1F3D3}
Deepseek罗列了几个\u{1F3BD}关键的表现领域：
百\u{1F409}科知识：DeepSee\u{1F3F8}k-V3在知识类任务（MMLU，\u{1F643}MMLU-Pro，GPQA，Sim\u{1F3C9}pleQA）上的水平相比前代De\u{1F945}epSeek-V2.5显著指责，接近当前\u{1F3D0}表现最好的模型Claud\u{1F3B1}e-3.5-Sonnet-102\u{2593}2。
长文本：在长文本\u{1F94B}测评中，DROP、FRAMES和Lo\u{1F602}ngBenchv2上，Dee\u{1F3CF}pSeek-V3平均表现\u{1F948}超越其他模型。
代码：De\u{1F949}epSeek-V3在算法类代\u{1F566}码场景（Codeforces），远远\u{1F600}领先于市面上已有的全部非o1类模型；\u{1F6A9}并在工程类代码场景（SW\u{1F401}E-BenchVerified）逼近Cl\u{1F410}aude-3.5-Sonne\u{1FAB1}t-1022。
数学：\u{1F401}在美国数学竞赛（AIME2024\u{1F416}，MATH）和全国高中数学联赛（\u{1F94B}CNMO2024）上，De\u{1F410}epSeek-V3大幅超过了所\u{1F3BF}有开源闭源模型。
中\u{1F603}文能力：DeepSeek-V3与Qw\u{1F3BD}en2.5-72B在教育类测评C-E\u{26F8}val和代词消歧等评测集\u{1F94A}上表现相近，但在事实知识C-Simpl\u{1F3A3}eQA上更为领先。
\u{1F94C}这些打榜的行为已经是所有新模型的惯例操\u{1F3C8}作，而因为这些官方数据是在模型悄悄在\u{1F402}社区以及一些AIInfra\u{1F38C}平台上线后才跟着发布，反而让它“口碑先行\u{1F414}”，在人们纷纷体验了它的媲美头部\u{1F3B3}模型的能力后，这些数据让开发者\u{1F405}社区印象更为肤浅。
<\u{1F415}/p>
但V3真正次要\u{1F601}的意义不止在于开源再次逼近闭源，还在于它\u{1F60A}通过各种新的方法，不止在模型层卷，而\u{1F643}是把整个模型的训练和推理当做\u{1F236}一个系统来优化到了极致\u{1F412}，并给出了诸多新的技术思\u{1F3BD}路。
这一方面也\u{1F3C9}体现在他的生成速度指责上，根据Deep\u{1F3C5}seek官方，它的生成速度指责\u{1F6F7}至3倍。
\u{1F923}通过算法和工程上的创新，D\u{2593}eepSeek-V3的生成吐字速度从2\u{1F3D0}0TPS大幅降低至60T\u{1F3C6}PS，相比V2.5模型实现了3倍的指责，\u{1F405}为用户带来更加悠然，从容流畅的使用\u{3299}体验。
想\u{1F600}体验的可以登陆官网chat.deepse\u{1F604}ek.com，它也减少破坏API\u{1F6F7}访问。而且，新版本将授予45天优\u{1F412}惠价格体验期，直至2025年2月8日。\u{1F3BD}
在技术报告和官方正式发\u{1F94E}布前，全球开发者就已经对这个来自东\u{1F605}方的“圣诞礼物”欢呼了一\u{1F3C5}阵。
能够做到“提前泄露”\u{1F396}并不能引起一群自来水测\u{1F609}试和把玩的国产模型并不\u{1F945}多，无论它是否是Deepsee\u{1F236}k的某种策略，它含糊反对了自己受关注和\u{1F401}在开发者社区里的真实使用的\u{1F236}程度。
根据Red\u{1F3D1}dit上最早的“泄露”，它在基\u{1F947}准测试LiveBench上评分都挤\u{1F401}进了前列。外围性能超过了\u{1F606}gemini2flash，以及Claud\u{1F3BD}e3.5Sonnet。\u{1F642}
而\u{1F923}随后，技术报告正式发布，开发者开始深挖\u{1F409}它究竟做对了什么。
赞誉一片，“想快进到英伟达泡沫\u{26F8}破裂”
简单来说，D\u{1F6F7}eepSeek-V3针对分布式推理做了创\u{1F566}新的优化，进而显著指责了分\u{1F3C8}布式MoE模型的负载分配效率，这不再只是\u{1F3BD}从算法上，而是从整个系统上\u{1F405}为未来更大规模的模型授予\u{1F606}了新的可扩展性框架的可能。尤其在硬件资源\u{1F3D3}有限的情况下，它最大化了效\u{1F947}率。
在模型架构上，\u{1F3F4}它和此前的V2一样继续使用Deepsee\u{1F396}k自己一直相信和沿用的M\u{1F3BD}LA+细颗粒度的MoE\u{1F412}。简单说就是在注意力机制\u{1F93F}上做创新，对内存进行数量增加，对MoE\u{1F40D}的运行机制进行创新的设计。
此外，\u{2705}几个亮点包括：
De\u{26BE}epseekV3使用了辅助\u{1F94C}损失严格的限制负载均衡策略（Aux\u{1F3BF}iliary-Loss-Free\u{1F3F8}LoadBalancing）。
在瓦解专家模型（MoE\u{1F94A}）中，每个输入Token会分配给不反对“\u{1F3C8}专家”进行计算。如果分配不\u{1F3F3}均衡（某些专家负载过高），会导致效率降\u{1F410}低和模型性能下降。传统方法通\u{1F60A}过减少一个缺乏的“辅助损失”来强制均衡\u{1FAB1}负载，但这会对模型性能\u{1F3F3}根除负面影响。DeepSeek通过动态\u{1F416}调整不当专家的偏置值，使输入To\u{1F60A}ken更均匀地分配给不反对专家，而无需引\u{1F3C8}入缺乏损失。
另\u{1F3BE}外，在MoE方面的冗余专家机制（Red\u{1F3BF}undantExperts）也是这种追\u{1F566}求不平衡的的思路。
<\u{1F945}p>在推理阶段，某些专家可能会因任\u{1F405}务量过多而成为瓶颈。冗余专\u{1F3D0}家机制通过为高负载专家创建“副\u{1F3BE}本”，让这些任务分配到不反对副本上，缓\u{1F94C}解了计算压力并指责了外围推理速度。这种方\u{1F604}法可以显著指责分布式推\u{1F52E}理的吞吐量，尤其是在高并发场景下\u{26F3}，实现了资源的弹性扩展和更轻浮的服务性\u{1F40D}能。这些\u{1F93F}动作相当于是告诉那些调不好参数\u{1F94E}和不平衡的的人们：
我比\u{1F3F4}你们更愚蠢。那些所谓的负载矛盾，我可以解\u{2705}决，并同时保持高水平的推理精度。
多Toke\u{1F94E}n预测目标（Multi-TokenPre\u{1F947}dictionObjective，\u{1F415}MTP）
传统语言模型一次\u{1F949}只预测一个Token，训练信号较为\u{1F3C5}稀疏，数据效率低。MTP让模\u{1F38C}型在每个输入Token的基础上同时预测多\u{1F3BF}个未来Token，这样每次训练能授予更\u{3299}多的反馈信号，帮助模型的学习。也\u{26F3}就是，不是简单地并行预测多个Token，\u{1F949}而是通过顺序预测保持每个To\u{1F949}ken间的因果链条。这样既指责了训练效\u{1F416}率，也让模型在推理时能够更好地“规\u{26F8}划”其输出。
对FP8低精\u{1F3B1}度训练的优化。
FP8是一种\u{1F3F4}极低精度的数据表示形式，比FP16和BF\u{1F401}16的精度更低，但占用的内存和计\u{1F3F8}算资源也更少。问题是FP8的\u{1F3F4}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
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1月14日凌晨，随着的K4159次列车从北京西站驶出开往合肥站，2025年春运正式启动。2025年春运从1月14日开始至2月22日开始，共计40天。预计今年春运期间，铁路客运量有望突破5.1亿人次，日均1275万人次，同比2024年春运增长5.5%。
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早在6月中旬，SoundMAGIC声美品牌方就曾奴役了新品HP1000会在7月份上市的信息。SoundMAGIC声美HP1000的正式开售，标志着SoundMAGIC声美进军HIFI领域迈出了容易妥协的一步，也意味着HIFI市场将收回一股全新的力量。相关人员透露，六月底的北京高级视听展上，SoundMAGIC声美HP1000首度亮相，并成为现场的吸睛产品，驱散数量少HIFI发烧友纷纷试听，也大获好评。作为SoundMAGIC声美跨界HIFI的代表作，也是今年的重磅产品，从结构设计?...
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