信息技术-计算机行业：比较试用DeepSeek看模型走向应用的新迹象(202412).pdfVIP

计ÿ行业

比较ß用DeepSeek模ßýU应用ö新ÿí

核ßË点ÿ

DeepSeek-V3上ÿ，模ßg能ó升较ÿ22024年12月，幻方旗Oý

度n索公û上ÿDeepSeek-V3系W模ß首n版本，较_代模ß

DeepSeek-V2.5有~×ó升2为了ý入探索ï模ßö能力，我们采用

了覆盖逻辑1数学1代码1文本{ž域ö多n问˜û模ß进行oß，将

其rÿÿ与豆包1Kimi以Û通O千问模ßröÿÿ进行比较2

通过有Öößoÿÿ，我们发ó，DeepSeek总体能力与其Þ模ß

þ当，但在逻辑ëvÜ代码rž域w有ë¯特点2例如，在密文ë码

ÿ务中，DeepSeeko一ÿ出k确案ö模ßĀ而在代码röÿ

务中，DeepSeekÿ出ö代码ì释1ÿ法原vë释以Û开发流程ög引

最为y面2在文本rÜ数学计ÿ能力方面，DeepSeek并未展ó出明

~优于其Þ模ß之处2

DeepSeek-V3通过数据与ÿ法^面ö优化，幅ó升ÿ力{用效÷，

??

ßó了协同效应2在规模MoE模ßö训练中，DeepSeek-V3采用

?

了高效ö负载均衡略1FP8混\精度训练框÷以Û通ï优化{一系

W优化措施，~×降低了训练r本，以Û通过优化MoE专ÿ调度1引

?

入冗余专ÿ略1以Û通过ÿ上O文蒸Ÿó升ëvg能2证明了模ß效

??

ÿO仅依赖于ÿ力÷入，即使在|件Í源有Öö情况O，依托数据与ÿ

法^面ö优化创新，Ïw可以高效{用ÿ力，ßó较}ö模ß效ÿ2

DeepSeek-V3ÿ力r本降低ö原因有n点2第一，DeepSeek-V3采

?

?

用öDeepSeekMoEo通过参考了T类训练方法^优化ßrö，避开

了行业内AI模ß训练过程中öT类问˜2第二，DeepSeek-V3采

用öMLA÷构可以降低ëv过程中ökv存开•，其训练方法在特

定方Uö选ë_使ß其ÿ力r本有所降低2

ÿ力依woë动模ß发展ö核ß驱动力2DeepSeek-V3通过技o创

新ÜÍ源优化，幅降低了r本，展ó了ÿ力ö高效g2在ï技oïÿ

ßrUV验证^，有望驱动þsAI应用öÿŸ发展，应用ëv驱动ÿ

力需n增ÿö因}_有望ßr增2

以规模通用模ß为ÿ础，聚焦特定ž域û出ë¯特点ö模ß应用开

发或许oO一¶ÿö商业化探索方U2DeepSeek-V3为未g模ß技

oö发展ó供了重要启发，未g或将从依赖规模通用模ßïU发展

一些更w特色1r本更低1更适\w体应用场oö模ß，随着这些特色

模ßöOír熟，AI商业化ö¿际r本有望降低，应用_o更为阔2

风ÿó{ÿAI模ß技o追赶Ü竞争ò剧ö风ÿ2u于O游aÜ使

用ÿ境ö差异，商业化r功有O确定g2AIr内容存在知Ï版权þ

ÿö风ÿ2

识别风险，发现价值