DeepSeek-V3 的综合能力 DeepSeek-V3 在推理速度上相较历史模型有了大幅提升。 在目前大模型主流榜单中,DeepSeek-V3 在开源模型中位列榜首,与世界上最先进的闭源模型不分伯仲。 Benchmark (Metric)DeepSeek V3DeepSeek V2.5Qwen2.5Llama3.1Claude-3.5GPT-4o ...
通过在上一代DeepSeek-V2上的成功验证，V3沿用了可以大幅降低显存占用的MLA（多头潜注意）和DeepSeekMoE（混合专家）架构，其具有6710亿参数，每次推理激活370亿参数，这种方法确保了高效的训练及推理。在训练阶段，DeepSeek使用了多种硬件和算法优化，包括FP8混合精度训练框架和用于管道并行的DualPipe算法，以降低训练成...
在被AI连续轰炸的5月，DeepSeek一跃成名。起因是他们发布的一款名为DeepSeek V2的开源模型，提供了一种史无前例的性价比：推理成本被降到每百万token仅 1块钱，约等于Llama3 70B的七分之一，GPT-4 Turbo的七十分之一。DeepSeek被迅速冠以“AI界拼多多”之称的同时，字节、腾讯、百度、阿里等大厂也按耐不住...
2024年12月26日，深度求索（DeepSeek）发布了其最新人工智能大模型DeepSeek V3，并同步开源。这两年来，每家AI公司都会对自己的AI大模型不断进行迭代更新，这已不是什么新闻。然而，DeepSeek V3的发布却在圈内外引发了热烈的讨论，引发了极大的关注。据称，DeepSeek V3拥有6710亿参数的混合专家模型（MoE）在多项...
近日，一家来自中国的公司Deepseek在全球AI界刷屏，其最新推出的大模型DeepSeek-V3，迅速在AI行业内引发广泛关注和热议，主要原因就是预训练成本之低，其训练同样性能的大模型成本仅是行业主流的十分之一左右。与此同时，相比其他主流大模型，DeepSeek-V3的性能却足以比肩乃至更优。DeepSeek官方微信公众号称，其在...
“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了...
量子位整理各种资料发现,DeepSeek团队最大的特点就是年轻。 应届生、在读生,特别是来自清北的应届生在其中非常活跃。 他们中的一些人,2024年一边在DeepSeek搞研究,另一边新鲜热乎的博士学位论文刚评上奖。 他们中有的参与了从DeepSeek LLM v1到DeepSeek-v3的全程,有的只是实习了一段时间也做出重要成果。
近来在网上被热捧的中国“AI界拼多多”DeepSeek，以模型架构的创新，在性能表现出众的同时节约了显存和计算资源，证明了中国人不是只能做从1-10的应用创新，也能做从0-1的技术创新。你也许听说过其创新的架构设计，叫多头潜在注意力（MLA）机制，想粗浅理解一下这是什么意思？这正是本文的目的——用通俗易懂的...
虽然由于 PCIe 卡规格和 SXM 之间的固有差异而存在性能差距，但 DeepSeek 的这一架构通常能以仅 60% 的成本实现 80% 的 DGX-A100 性能！此外，他们还将能耗降低了 40%，也由此降低了二氧化碳排放。从这些指标看，这一架构设计无疑是成功的。HFReduce：软硬件协同设计 有了高效的硬件，也自然需要适配的软件。该...