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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{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r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ó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öÿ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
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