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DeepSeek-V3正式發(fā)布，性能對(duì)齊海外頭部模型：12月26日，深度求索DeepSeek發(fā)布了其DeepSeek-V3模型。該模型是一款強(qiáng)大的混合專家（MoE）語言模型，擁有671B參數(shù)，激活37B，在14.8T token上進(jìn)行了預(yù)訓(xùn)練。在多種任務(wù)中表現(xiàn)卓越，訓(xùn)練高效且成本效益顯著。DeepSeek-V3在多項(xiàng)基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異，比肩世界頂級(jí)模型。
　　國內(nèi)頭部自研開源模型，創(chuàng)新引入訓(xùn)練新策略：DeepSeek-V3的基礎(chǔ)架構(gòu)仍在Transformer架構(gòu)內(nèi)，同時(shí)采用了多頭潛在注意力（MLA）和DeepSeekMOE（DeepSeek混合專家）機(jī)制，以實(shí)現(xiàn)更高效推理和更具經(jīng)濟(jì)性價(jià)比的訓(xùn)練。DeepSeek-V3本次創(chuàng)新在于額外引入了無輔助損失的負(fù)載均衡策略（auxiliary-loss-free load balancing strategy）和多token預(yù)測策略（MTP），兩者對(duì)模型訓(xùn)練過程進(jìn)行了創(chuàng)新性的優(yōu)化。在DeepSeek-V3后訓(xùn)練過程中，DeepSeek結(jié)合了監(jiān)督微調(diào)（SFT）和強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL），使得模型可以更好的與人類偏好對(duì)齊，增強(qiáng)其泛化能力，并更好地處理未見過的數(shù)據(jù)和任務(wù)。
　　完整訓(xùn)練僅需278.8萬H800GPU小時(shí)，高性價(jià)比追求普惠AGI：DeepSeek-V3的完整訓(xùn)練僅需278.8萬H800GPU小時(shí)，包含預(yù)訓(xùn)練、上下文長度擴(kuò)展和后訓(xùn)練。同時(shí)，DeepSeek-V3采用了FP8混合精度訓(xùn)練框架，這是首次在超大規(guī)模模型上驗(yàn)證FP8訓(xùn)練的可行性和有效性。綜合評(píng)估表明，DeepSeek-V3是目前最強(qiáng)的開源模型，性能可與閉源模型如GPT-4o-0513和Claude-3.5-Sonnet-1022相媲美。另外，隨著性能更強(qiáng)、速度更快的DeepSeekV3更新上線，DeepSeek-V3模型API服務(wù)定價(jià)也將調(diào)整為每百萬輸入tokens 0.5元（緩存命中）/ 2元（緩存未命中），每百萬輸出tokens 8元，是當(dāng)前模型性能/價(jià)格比最優(yōu)的模型服務(wù)。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：技術(shù)迭代不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)；商業(yè)化落地不及預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)；政策支持不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)；全球宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)