- 模型架构 ：
- DeepSeek V3采用的是稀疏的MoE（Mixture of Expert）架构。与OpenAI和Claude普遍采用的稠密Transformer架构不同，MoE架构在推理或训练时只会激活少量参数（5%~10%），有效减少每次前向和后向的计算量，显著降低整体训练开支。
- 精度差异 ：
- DeepSeek V3采用了FP8混合精度训练。这种精度选择在兼顾数值稳定和计算效率的同时，将单位GPU小时的计算利用率推到了更高水平，从而大幅缩减了成本。然而，FP8训练也带来了工程复杂度和数值稳定性的风险。
- 训练方法 ：
- DeepSeek R1系列模型使用强化学习进行训练，推理过程中包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美OpenAI o1-preview的推理效果，并展示了o1没有公开的完整思考过程。
- 其他创新 ：
- DeepSeek在训练方法和模型架构上有多方面的创新，包括全新的MLA（多头潜在注意力机制）架构，能降低5%—13%的推理显存。自研的DeepSeekMoE架构也大幅减少了计算量。
- 算法平权 ：
- Deepseek 3.0超级算法能力成功且开源，分成轻、中、深三阶部署，完成了所有做AI产品的产品力直线超车。从此以后，算法平权，99.99999%的人不可以吹牛说自己的算法比别人牛皮了，有能力你先超越DeepSeek再说。
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