OpenAI科学家盛赞中国DeepSeek-v3大模型：算力节省11倍，性能超GPT-4o

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Andrej Karpathy罕见地公开分享了中国开源大模型DeepSeek-v3的突破性进展。这位AIOpenAI创始团队成员和高级研究科学家强调，DeepSeek仅用280万小时的GPU算力就成功训练出性能超越Llama-3 405B（耗资3080万小时GPU）的前沿模型，整体成本降低了惊人的11倍，充分展现了算力优化技术的极致应用。这一成果为资源有限的组织和小型团队打开了新的大门——即便在算力受限的条件下，通过高质量数据和先进算法依然能构建高性能大模型。

OpenAI科学家盛赞中国DeepSeek-v3大模型：算力节省11倍，性能超GPT-4o

DeepSeek在MMLU、DROP、Codeforces、AIME等权威基准测试中表现卓越，大幅超越了GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet、Qwen2.5-72B等主流开闭源模型，目前已成为最强开源大模型之一。国外网友对此评论道：”看来限制中国芯片供应非但未扼杀技术进步，反而激发了创新活力。”这一观点引发深思：资源限制究竟是阻碍还是催化剂？面对AI芯片封锁，中国团队以智慧和创新精神突破重围，印证了”天行健 君子以自强不息”的精神。美国真的能将中国排除在人工智能竞赛之外吗？或许我们正在追赶的路上，中国人总能将挑战转化为机遇，像榨取柠檬汁般从限制中创造价值。期待美国同行也能取得同样突破，中国正加速迈向超级人工智能大国。

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DeepSeek团队的创新不仅限于模型本身，其背后的研发团队同样令人瞩目。由顶尖前量化分析师组成的团队以极致性能优化著称，这次成功将量化思维应用于大模型训练领域。他们使用的训练数据与Llama 3 405B相近（约15万亿规模），但算力需求却降低了10倍，堪称破解训练效率难题的典范。当其他团队动辄数十亿美元投入AI研发时，DeepSeek仅用零头就实现了前沿突破，证明单纯增加GPU并非万能药。

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DeepSeek V3的架构延续了二代模型的高效推理和低成本训练策略，核心创新包括多头潜在注意力（MLA）和混合专家（MoE）两大模块。MLA通过将键值压缩为潜在向量，显著降低推理内存占用，同时采用低秩压缩技术进一步优化激活内存，成为算力大幅降低的关键因素。传统MoE架构常面临专家负载不均衡问题，易引发路由崩溃和资源浪费。V3通过动态调整机制完美解决这一难题——实时监测专家负载，智能分配任务，并设置动态负载阈值，确保系统高效运行。

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令人好奇的是，若DeepSeek获得10万张H100 GPU支持，能否打造出超越o3的超级模型？团队不仅开源最新模型，还提供免费在线服务，用户可体验深度思考模式并查看完整推理过程。开源地址：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3 在线体验：https://chat.deepseek.com 官方笑脸：https://huggingface.co/collections/deepseek-ai/deepseek-v3-676bc4546fb4876383c4208b

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