在西方还沉浸在圣诞假期，疯狂过年的时候，咱们中国企业给人家放了个新年二踢脚，给人家脑瓜子崩得嗡嗡得。
DeepSeek横空出世
前有宇树科技的机器狗视频让大家惊呼，还要啥波士顿动力。紧接着又来了个国产大模型DeepSeek，甚至有股做空英伟达的味道。
近日，DeepSeek刚刚公布最新版本V3。与大洋彼岸那个自称Open，却越来越Close的公司产品不同，这个V3是开源的。
开源还不是他最重要的标签，DeepSeek-V3还兼具了性能国际一流，技术力牛逼，价格击穿地心三个特点，这一套不解释连招打得业内大模型厂商们都有点晕头转向了。
V3一发布，OpenAI创始成员Karpathy直接看嗨了，甚至发出了灵魂提问，难道说大模型们压根不需要大规模显卡集群？我估计老黄看到这头皮都得发麻了吧。
同时，Meta的AI技术官也是直呼DeepSeek的成果伟大。知名AI评测博主TimDettmers，直接吹起来了，表示DeepSeek的处理优雅elegant。
而在这些技术出身的人，看着V3的成绩送去赞扬的时候，也有些人急了。比如奥特曼就搁那说，复制比较简单啦，很难不让人觉得他在内涵DeepSeek。
DeepSeek的诞生
更有意思的是，做到这些的公司既不是什么大厂，也不是纯血AI厂商。DeepSeek公司中文名叫深度求索，他们本来和AI没任何关系。
就在大模型爆火之前，他们其实是私募机构幻方量化的一个团队。而深度求索能够实现弯道超车，既有点必然，也好像有点运气的意思。
早在2019年，幻方就投资2亿元搭建了自研深度学习训练平台萤火虫一号，到了2021年已经买了足足1万丈英伟达A100显卡的算力储备了。
要知道，这个时候大模型没火，万卡集群的概念更是还没出现。而正是凭借这部分硬件储备，幻方才拿到了AI大模型的入场券，最终卷出了现在的V3。
你说好好的一个量化投资领域的大厂，干嘛要跑来搞AI呢？深度求索的CEO梁文锋在接受采访的时候给大家聊过，并不是什么看中AI前景。
而是在他们看来，通用人工智能可能是下一个最难的事之一，对他们来说，这是一个怎么做的问题，而不是为什么做的问题。
就是抱着这么股莽劲，深度求索才搞出了这次的大新闻，下面给大家具体讲讲V3有啥特别的地方。
V3的特别之处
性能强悍
目前来看，在V3面前，开源模型几乎没一个能打的。还记得去年年中，小扎的Meta推出模型Llama3.1，当时就因为性能优秀而且开源，一时间被捧上神坛，结果在V3手里，基本是全面落败。
而在各种大厂手里的闭源模型，那些大家耳熟能详的什么GPT-4o、Claude3.5Sonnet啥的，V3也能打得有来有回。
你看到这，可能觉得不过如此，也就是追上了国际领先水平嘛，值得这么吹吗？残暴的还在后面。
训练成本低廉
大家大概都知道了，现在的大模型就是一个通过大量算力，让模型吃各种数据的炼丹过程。在这个炼丹期，需要的是大量算力和时间往里砸。
所以在圈子里有了一个新的计量单位GPU时，也就是用了多少块GPU花了多少个小时的训练时间。GPU时越高，意味着花费的时间、金钱成本就越高，反之就物美价廉了。
前面说的此前开源模型王者，Llama3.1405B，训练周期花费了3080万GPU时。可性能更强的V3，只花了不到280万GPU时。
以钱来换算，DeepSeek搞出V3版本，大概只花了4000多万人民币。而Llama3.1405B的训练期间，Meta光是在老黄那买了16000多个GPU，保守估计至少都花了十几亿人民币。
至于另外的那几家闭源模型，动辄都是几十亿上百亿大撒币的。你别以为DeepSeek靠的是什么歪门邪道，人家是正儿八经的有技术傍身的。
DeepSeek的技术
为了搞清楚DeepSeek的技术咋样，咱们特地联系了语核科技创始人兼CTO池光耀，他们主力发展企业向的agent数字人，早就是DeepSeek的铁粉了。
池光耀："DeepSeek的技术牛逼之处在于，他们完全在打高维战，有非常强的技术底蕴撑着。一个模型训练得怎么样，最终还得看两点，训练效率和收敛效率，V3在这两个方面都很突出。"
池光耀还表示，DeepSeek有一个很强的技术团队，很多都是国际顶尖水平，而且他们对于底层技术的不断创新，才是他们能够在短时间内取得如此成就的根本原因。
结语
DeepSeek的横空出世，再次证明了中国企业在AI领域的创新能力越来越强。在全球大模型竞争愈发激烈的今天，DeepSeek的表现不仅给中国企业提振了信心，也给全球AI行业带来了新的思考。
未来，DeepSeek能否继续保持领先地位，我们拭目以待。
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