近期，一款由中國新興AI企業DeepSeek研發的開源大模型DeepSeek-V3，在全球范圍內引起了廣泛關注。這款模型不僅性能卓越，而且訓練成本相對較低，給業界帶來了不小的震動。
據悉，DeepSeek-V3的技術論文詳細披露了該模型的研發歷程。與上一代相比，其參數規模從2360億大幅提升至6710億，并在14.8T tokens的數據集上進行了預訓練，上下文長度更是達到了128K。這一系列的升級，使得DeepSeek-V3在多個主流評測基準上表現出色，性能媲美甚至超越了GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等領先的閉源模型。
DeepSeek-V3的出色表現，也吸引了眾多AI領域的大咖關注。其中包括阿里前副總裁賈揚清、metaAI科學家田淵棟、英偉達高級研究科學家Jim Fan等。這些專家對DeepSeek-V3給予了高度評價，甚至有網友將其譽為“全球最佳開源大模型”，并預測它將加速AGI（通用人工智能）的實現。
值得注意的是，DeepSeek-V3的訓練成本相對較低，是其受到廣泛關注的重要原因之一。據透露，該模型僅使用了2000多張GPU，訓練成本不到600萬美元，遠低于OpenAI、meta等在萬卡規模上訓練的模型成本。這種成本效益比，讓DeepSeek-V3在業界獨樹一幟。
在知識能力方面，DeepSeek-V3同樣表現出色。在MMLU-Pro和GPQA-Diamond等基準測試中，它超越了阿里、meta等所有開源模型，并接近GPT-4o的水平，盡管略遜于Claude-3.5-Sonnet。而在數學、代碼和推理能力方面，DeepSeek-V3更是展現出了強大的實力。在MATH500、AIME2024及Codeforces等多個主流基準測試中，它不僅碾壓了阿里和meta的最新開源模型，還超越了GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet，成為業界的新標桿。
然而，DeepSeek-V3也并非完美無缺。它在某些方面還存在局限性。例如，在英文能力方面，它還落后于GPT-4o和Claude-Sonnet-3.5。同時，該模型的部署要求較高，對小型團隊不太友好。其生成速度也有待進一步提升。不過，DeepSeek在論文中表示，隨著更先進硬件的開發，這些局限性有望在未來得到解決。
盡管存在這些局限性，但DeepSeek-V3的出現無疑為AI領域帶來了新的活力和希望。它展示了中國在AI技術研發方面的實力和潛力，也為其他國家和地區提供了寶貴的借鑒和啟示。未來，我們期待DeepSeek-V3能夠不斷完善和提升自己，為AI領域的發展做出更大的貢獻。
