DeepSeek-V3：一家中国人工智能初创公司如何在成本和性能上超越科技巨头

生成式人工智能正在迅速发展，每天都在改变着行业并创造着新的机会。这波创新浪潮引发了试图成为该领域领导者的科技公司之间的激烈竞争。OpenAI、Anthropic 和 Meta 等美国公司多年来一直主导着该领域。然而，一个新的竞争者——中国初创公司 DeepSeek 正在迅速崛起。凭借其最新模型 DeepSeek-V3，该公司不仅在性能上与 OpenAI 的 GPT-4o、Anthropic 的 Claude 3.5 和 Meta 的 Llama 3.1 等老牌科技巨头相媲美，而且在成本效率上也超越了它们。除了市场优势之外，该公司还通过公开提供经过训练的模型和底层技术来打破现状。这些策略曾经由公司秘密掌握，现在向所有人开放。这些发展正在重新定义游戏规则。

DeepSeek OpenAI 的 GPT-4o Anthropic 的 Claude 3.5 Meta 的 Llama 3.1

在本文中，我们探讨了 DeepSeek-V3 如何实现突破，以及它为何能够为企业和创新者塑造生成式 AI 的未来。

DeepSeek-V3

现有大型语言模型 (LLM) 的局限性

随着对高级大型语言模型 (LLM) 的需求不断增长，与其部署相关的挑战也在不断增加。 GPT-4o 和 Claude 3.5 等模型展示了令人印象深刻的功能，但效率却很低：

资源利用率低：

资源利用率低：

资源利用率低：

大多数模型都依赖于添加层和参数来提高性能。虽然这种方法有效，但它需要大量的硬件资源，从而增加了成本，并使许多组织无法实现可扩展性。

长序列处理瓶颈：

长序列处理瓶颈：

长序列处理瓶颈：

由于通信开销导致的训练瓶颈：

由于通信开销导致的训练瓶颈：

由于通信开销导致的训练瓶颈： 混合专家 (MoE) InfiniBand