在探讨DeepSeekv3模型的效能和成本效益时，我们首先需要理解其相对于前代模型的进步和优化。DeepSeekv3作为后发模型，具有显著的优势：它能够吸取前代模型的经验教训，并在此基础上实现更高效的发展。这种进步不仅限于避免前人的错误，更重要的是，它能够在相同的算力下取得更高的收益，这是站在巨人肩膀上的创新。我们需要认识到训练成本的增长趋势。随着技术的不断发展，模型训练所需的算力呈现出指数级增长。这种增长不仅源于算法的进步，还包括算力的通缩和数据蒸馏等因素的影响。DeepSeekv3正是在这样的背景下，利用了这些进步，实现了在相同或更少的算力投入下，取得与前代模型相似甚至更优的性能。这里存在一些概念上的混淆。幻方在本文中明确指出，DeepSeek-V3的训练成本仅包括正式训练阶段的费用，而忽略了与架构、算法和数据相关的前期研究以及消融实验的成本。这意味着在考虑模型训练的成本效益时，必须考虑到包括数据生成在内的整个研发过程。幻方在训练DeepSeek-V3之前，使用了自己的r1模型来生成数据，这个过程的成本也应被计入。因此，仅从训练成本降低来看，不能简单地认为需求会下降，更应该看到大厂如何以更高性价比的方式探索模型的极限能力。从应用端的角度来看，只要存在增长的逻辑，推理的需求就是值得期待的。随着公开互联网数据的穷尽，合成数据成为突破数据天花板的重要来源，这将推动预训练范式的转变，从参数、数据总量的竞争转向数据质量和新的Scaling因子（如RL、测试时间计算等）的竞争。这意味着算力的需求并未减少，而是转移到了其他训练环节。各大实验室的实际情况也支持这一观点。OpenAI、Anthropic等机构至今仍处于算力不足的状态，这表明预训练的经济效益下降并不意味着投入减少，而是将算力用于更高效的任务。例如，RLposttrain可能需要更少的算力来实现同等的提升，但这并不意味着总体投入会减少，而是要榨取每一份算力的最大价值。对于推理能力，DeepSeek-V3的出现（可能还包括轻量版V3-Lite）将支持私有部署和自主微调，为下游应用提供更大的发展空间。在未来一两年，我们可以预见到更丰富的推理芯片产品和更繁荣的LLM应用生态。这表明，尽管训练效率的提升可能会导致单个模型的训练成本下降，但总体上，对于算力的需求和投入仍然会增长，因为更多的环节和领域需要算力来实现更高效的发展。
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希望本篇文章《DeepSeek技术突破引发广泛关注 英伟达的霸主地位是否岌岌可危 (deepseek官网)》能对你有所帮助！
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