近期，DeepSeek-V3模型的发布在人工智能领域引起了广泛关注。这款由DeepSeek团队开发的新一代模型，在多个评测中展现出了卓越的性能，甚至在某些方面超越了业界知名的开源模型Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B。官方宣称，DeepSeek-V3的性能与顶尖的闭源模型GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet不相上下，而其训练成本仅为557.6万美元，远低于这些闭源模型的约1亿美元训练成本。
DeepSeek-V3的开源发布和性能评估结果迅速在AI社区中引起了热烈讨论。特别是在12月27日，有关罗福莉加入小米的消息以及对她“95后天才少女”的称呼，使得DeepSeek-V3的关注度进一步上升。罗福莉作为DeepSeek团队的一员，其加入小米的消息在12月20日就已经有所报道，但当时并未引起广泛关注。
在众多好评中，DeepSeek-V3因其高性价比的训练成本而受到赞誉。Meta的科学家田渊栋认为DeepSeek-V3的训练技术是“黑科技”，是“非常伟大的工作”。MenloVenture的投资人则将DeepSeek-V3的技术本文比作“黄金”。
DeepSeek-V3在发布初期也遇到了一些问题。有用户发现，在询问DeepSeek-V3其所属模型时，模型错误地将自己识别为ChatGPT。这一问题在使用英文提问“what model are you”时出现，而使用中文或在提问后加上问号时，DeepSeek-V3能够正确回答。这一问题可能由于DeepSeek-V3的训练数据中包含了大量ChatGPT生成的文本，导致模型在某些情况下混淆了自身与ChatGPT的区别。官方尚未对此问题作出回应，但据悉，这一BUG已经得到修复。
在面对一些曾经困扰其他大型模型的问题时，DeepSeek-V3展现了其出色的能力。例如，它能够正确处理一些逻辑或常识性的问题，如区分数字大小、理解同时蒸包子的时间问题等。这些问题的解答显示了DeepSeek-V3在逻辑推理和常识理解方面的进步。
DeepSeek因其在降低推理成本方面的成就而被比作“AI界的拼多多”。这一称号源于DeepSeek在5月发布的V2模型，该模型将推理成本降低到了每百万token仅1块钱，远低于Llama370B和GPT-4Turbo的成本。这一成就背后是DeepSeek提出的MLA架构，该架构显著降低了显存占用，相较于传统的MHA架构，显存占用仅为5%-13%。DeepSeek还独创了Deep架构，进一步提升了模型的性能和效率。
DeepSeek-V3的发布和开源为AI领域带来了新的活力和竞争，其在性能和成本上的优势使其成为了业内的关注焦点。尽管在初期遇到了一些问题，但DeepSeek团队迅速响应并修复了BUG，显示出了其技术实力和对产品质量的重视。DeepSeek-V3的成功不仅在于其技术成就，还在于其对AI领域成本效益和可访问性的贡献。
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