随着人工智能技术的迅速发展，越来越多的企业开始着眼于建立自己的大模型，以期在市场竞争中占据优势。然而，训练一个功能强大的AI大模型所需的资金投入，往往让许多公司望而却步。2023年，OpenAI CEO山姆·奥特曼曾公开表示，训练GPT-4的成本大约为1亿美元，这一数字在未来可能会超过10亿美元。而在这个高投入的竞争市场中，有一个新兴公司正在悄然崛起，凭借其低廉的训练成本引起了广泛关注，这就是被称为“AI行业的拼多多”的DeepSeek（深度求索）。
DeepSeek最新推出的DeepSeek-V3大模型，其训练成本仅为557.6万美元，这一成本不过是GPT-4的二十分之一，而其参数量达到6710亿，激活参数为370亿，效率之高令人咋舌。在输入和输出的收费标准上，DeepSeek同样表现出色，缓存命中输入的价格仅为0.1元/百万tokens，而输出价格为2元/百万tokens，堪称AI行业的“最低价”。这种价格策略让人不禁思考，DeepSeek究竟是如何做到的？是其他AI公司资源利用效率太低，还是DeepSeek本身的技术实力过于强大？
为了探究DeepSeek的实际能力，小雷对其进行了系统的实测。第一项测试是常规问答。在这一环节中，DeepSeek成功提取出10条最新科技新闻，不仅内容整洁且可读性高，每一条信息的最后都附有直接链接，便于用户深入阅读。相较于豆包和Kimi，DeepSeek在信息的筛选中表现出更好的精准度和清晰度。
在内容总结的测试中，尽管DeepSeek的表现略显不足，部分重点信息缺失，但其仍能达到与市面上其他大模型相当的水平。相较而言，DeepSeek在数学题的解答能力上却让人刮目相看。在面对一系列复杂的数学问题时，DeepSeek不仅能够给出正确的答案，还会详细展示思考过程，显示出其强大的逻辑推理能力。
金融问题回答环节同样展现了DeepSeek的综合能力。尽管其给出的建议在专业性上没有明显优势，但仍能够准确解读市场动态并提出有效的投资策略，这是其在C端市场竞争中的重要体现。
了解到DeepSeek的表现后，很多人会感到惊讶，尤其是其训练成本的低廉和其出色的性能之间的反差。DeepSeek的成功绝非偶然，其得益于先进的技术架构和优化思路。这一模型采用的MoE（Mixture of Experts）架构，结合多种技术融合优化与FP8混合精度训练框架，标志着其在训练和执行效率上的前所未有的提升。
然而，DeepSeek的成长并非没有挑战。与OpenAI、百度、字节跳动等巨头相比，DeepSeek的功能相对单一，目前尚未开发出广泛适用的独特应用场景，例如创作图片、PPT等。因此，对于广泛需求的用户来说，DeepSeek仍有提升空间。虽然其在文本生成和逻辑推理上的能力非常出色，但在能力多样性的追求上，DeepSeek还有很长的路要走。
未来，面对如此高昂的训练成本和愈发激烈的竞争环境，AI行业中的企业必须找到“开源与节流”的新出路。DeepSeek以其独特的低成本训练模式提出了一种新的可能方向，值得其他企业借鉴与学习。
总而言之，DeepSeek-V3在面对巨头时展现出的实力值得称赞，但也提示了AI行业在追求技术创新的同时，功能多样性和实用性的必要性。如果你想亲自体验这一低成本高效能的AI模型，不妨试试DeepSeek，通过其简单友好的操作界面，你将感受到AI的强大与便利。
解放周末！用AI写周报/工作总结/年终总结又被老板夸了！点击这里，一键生成工作总结，无脑直接抄 → →
0 条