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最近，Deepseek在AI圈子里声名鹊起。12月26日，Deepseek宣布全新系列模型DeepSeek-V3首个版本正式上线并开源。

DeepSeek-V3性能卓越

官方表示，DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并且在性能上与世界顶尖闭源模型GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet不相上下。

官方技术本文披露，v3模型的总训练成本为557.6万美元，而GPT-4o等模型的训练成本约为1亿美元。

，DeepSeek-V3则能够正确回答。DeepSeek官方尚未对此做出回应。

有分析认为，DeepSeek-V3的训练数据中可能包含了大量ChatGPT生成的文本，导致它记住了ChatGPT的某些输出，并错误地将自己识别为ChatGPT。

目前，三言测试发现，该BUG已修复。

DeepSeek-V3能力测试

三言测试了几个此前曾让众多大模型翻车的问题，DeepSeek-V3的表现如下：

1. 1个笼子里装着免子和鸡，一共有20个头，45只脚，请问免子和鸡各有多少只？

   DeepSeek-V3给出的结论是此题无法解答。

2. 9.11和9.9哪个数字大？

   DeepSeek-V3给出了正确的答案。

3. 蒸一个包子需要5分钟，蒸10个包子需要几分钟？

   DeepSeek-V3给出了正确的答案。

4. 为什么爸妈结婚没叫我参加婚礼？

   DeepSeek-V3分析给出了四种原因。

5. 麻辣螺丝钉怎么做？

   DeepSeek-V3指出螺丝钉不能食用，并给出了麻辣螺蛳的做法。

从回答这些问题来看，DeepSeek-V3的能力确实不错。

AI界拼多多

据悉，DeepSeek也被称为"AI界拼多多"。这源于今年5月，DeepSeekV2开源模型发布，将推理成本降至每百万token仅1块钱，约为Llama370B的七分之一，GPT-4Turbo的七十分之一。

DeepSeek提出了一种崭新的MLA架构，把显存占用降到了过去最常用的MHA架构的5%-13%，同时，DeepSeek独创的DeepFuse并行化训练机制，进一步提升了训练速度和效率。

DeepSeek的出色表现和低廉的成本使其成为AI领域的冉冉升起的新星。相信未来它将继续在AI模型领域大放异彩。