DeepSeek的横空出世，从设计角度来看，是一场技术架构与理念的革新。其核心在于通过创新架构实现高性能与低成本的平衡。DeepSeek-V3采用混合专家（MoE）架构和多头潜注意力（MLA）技术，大幅降低了计算成本。例如，V3模型仅用约280万H800小时的训练硬件时间，就达到了与Llama 3 405B相近的性能，训练成本仅为557万美元。
此外，DeepSeek在数据构建上也极为精细。其预训练语料库规模达14.8万亿Token，且在数学、编程等领域数据占比大幅提升，显著增强了模型的专业能力。这种设计不仅提升了模型性能，还降低了推理成本，使其在国际基准测试中表现卓越。
DeepSeek的设计理念还体现在开源策略上。通过开源模型权重，DeepSeek推动了AI技术的普惠化，降低了AI应用的门槛，为全球AI发展注入了新的活力。
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