- 模型架构 ：
- DeepSeek 采用了独特的MoE（Mixture of Experts）架构，每个MoE层包含1个共享专家和256个路由专家。
- GPT （如GPT-3和GPT-4）是密集模型，所有参数在每个token上都会被激活，计算成本较高。
- 训练成本 ：
- DeepSeek-V3 的训练成本仅为600万美元，较以往降低了惊人的10倍。
- GPT 系列的训练成本则显著高于DeepSeek。
- 性能 ：
- DeepSeek 的性能达到与世界顶尖闭源模型如GPT-4o及Claude-3.5-Sonnet针锋相对的地步。
- GPT 系列也在不断进化，但具体的性能对比需要参考最新的研究论文和实际应用效果。
- 应用领域 ：
- DeepSeek 是量化巨头幻方量化的子公司，已为量化交易领域锻造了强大的AI硬件基础。
- GPT 系列则广泛应用于自然语言处理、文本生成、对话系统等多个领域。
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