DeepSeek模型分析：AI界的新勢力崛起

DeepSeek：AI界的東方神秘力量崛起 ，挑戰傳統AI巨頭。本文解析DeepSeek的技術優勢與發展潛力。

DeepSeek：AI界的「東方神秘力量」崛起

在人工智能快速發展的時代，一個新的重量級選手悄然崛起。DeepSeek，這個由中國 Deepseek ( 杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司) 開發，幻方量化基金孵化的大型語言模型，正在以驚人的性價比挑戰行業巨頭。作為幻方量化旗下的產品，DeepSeek的出現不僅震撼了AI圈，更為整個產業帶來新的思考。

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• DeepSeek (Github)
• DeepSeek | 深度求索

DeepSeek的卓越表現

最新發布的DeepSeek 3.0版本展現出令人矚目的實力。在與OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude以及Meta的Llama等頂級模型的對比中，DeepSeek表現出色。特別是在數學運算和程式設計領域，DeepSeek更是展現出領先優勢：

• 在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等知識理解測試中名列前茅
• 於MATH 500、AIME 2024等數學推理測試中大幅領先
• 在Codeforces和SWE-bench Verified等程式編寫測試中表現優異

DeepSeek 的卓越能力：與 ChatGPT 等模型的比較

首先，讓我們看看 DeepSeek 在能力方面取得了哪些成就。下圖展示了六個大型語言模型在多個指標上的比較：DeepSeek 最新發布的 V3 版本及其 2.5 版本、阿里巴巴的千問、Meta 的 Llama 3.1-405B、OpenAI 的 GPT-4o 以及 Claude 3.5。

從圖表中可以明顯看出，DeepSeek（最左側的藍色柱狀）在各項任務中的表現都相當出色。尤其在 MATH 500、AIME 2024 和 Codeforces 這三項測試中，DeepSeek 的表現更是名列前茅。MATH 500 測試的是模型解決 500 道數學題目的能力，評估其數學推理能力；AIME 2024 則是美國的一項數學競賽，同樣著重於評估數學推理能力；而 Codeforces 則是用來評估模型的程式設計能力。

由此可見，DeepSeek 在數學計算和程式設計方面的能力超越了其他模型。此外，在多任務理解和複雜問題處理這兩項測試中，DeepSeek 的表現也相當亮眼，僅次於 Claude，位居第二。

儘管 DeepSeek 在各方面都取得了不錯的成績，但真正令人驚豔的是其極短的訓練時間和極低的訓練成本。訓練 DeepSeek V3 版本僅使用了 2,048 張 GPU，耗時兩個月，換算下來約為 278 萬個 GPU 小時。相較之下，訓練 Meta 的 LLAMA 3.1 模型則耗費了 3,080 萬個 GPU 小時，訓練成本高出一個數量級。

更值得一提的是，由於中國面臨美國的晶片管制，DeepSeek 只能使用 H800 晶片進行訓練，而 Llama 3.1 使用的則是更先進的 H100 晶片。這意味著，DeepSeek V3 使用了相對落後的晶片，僅用了十分之一的訓練時間，就訓練出了表現卓越的模型。

從整體成本來看，訓練 DeepSeek 總共花費了 557 萬美元，而訓練 OpenAI GPT-4o、Meta 的 LLAMA3 和 Claude 等大型模型的成本都在數億美元的級別。因此，若以訓練成本而言，DeepSeek 的訓練成本僅為其他同級模型的 1%，但其效果卻能與之媲美。

此外，DeepSeek 還是一個開源模型。所謂開源模型，指的是其程式碼和訓練方式都是公開的，任何人都可以存取和使用。相較之下，GPT-4o 和 Claude 屬於閉源模型，其程式碼和訓練方法不對外公開。開源模型對於使用者而言，最大的好處是可以免費使用相關技術，並能根據自身需求進一步優化程式碼。同時，對於 DeepSeek 而言，由於其程式碼公開透明，大眾對其工作原理的信任度也可能更高。

創新架構設計

MLA 機制

DeepSeek V3採用創新的MLA架構，具備以下特點：

• KV壓縮維度設定為512
• Query壓縮維度達1536
• 解耦Key的頭維度為64

這種設計顯著降低了記憶體佔用，同時保持了模型的高性能表現。

DeepSeekMoE專家系統

創新的混合專家系統包含：

• 1個共享專家與256個路由專家
• 每個Token可選擇8個路由專家
• 最多可路由至4個節點

動態負載平衡

採用創新的偏置項調整策略：

• 訓練前期偏置更新速率為0.001
• 後期500B個Token中調整為0.0
• 序列級平衡損失因子維持在0.0001

工程優化創新

DualPipe雙向流水線

• 實現雙向微批次處理
• 顯著減少流水線氣泡
• 提升GPU使用效率

通訊優化策略

DeepSeek V3實現了多項突破：

• 節點限制路由技術
• 客製化All-to-All通訊核心
• Warp專業化處理機制

訓練策略與資料處理

預訓練創新

• 總訓練數據量達14.8萬億Token
• 提升數學與程式相關數據比例
• 採用Document Packing技術
• 實施Fill-in-Middle代碼訓練策略

分詞器優化

• 採用字節級BPE技術
• 建立128K詞表
• 引入標點符號組合機制

模型配置

• 61層Transformer架構
• 7168維隱藏層
• 128個注意力頭
• 每個注意力頭維度為128

後訓練優化

監督式微調（SFT）

• 使用150萬條高質量指令響應對
• 涵蓋多樣化任務領域
• 採用DeepSeek-R1生成推理數據

強化學習（RL）創新

• 結合規則型與模型型獎勵機制
• 採用GRPO（組相對策略優化）算法
• 實現更優質的人類偏好對齊

突破性的成本效益

DeepSeek最令業界震驚的是其極具競爭力的開發成本。僅需557萬美元的訓練成本，就達到了其他動輒數億美元大模型的效果。具體來說：

• 使用2,048個GPU進行為期兩個月的訓練
• 總計僅耗時278萬GPU小時，相較於Llama 3.1的3,080萬GPU小時大幅節省
• 即使使用較為基礎的H800晶片，仍達到出色效果

開源優勢

DeepSeek採用開源模式，這意味著：

• 程式碼和訓練方法完全公開透明
• 使用者可以免費使用並根據需求優化
• 提高了模型的可信度和透明度

現存挑戰

儘管表現亮眼，DeepSeek仍面臨一些待改進的領域：

• 首次回應時間約為1.1秒，略慢於競爭對手的1秒以內
• 每秒生成87.5個Token，低於GPT-4和Claude的90-100個Token
• 上下文理解限制在13萬個Token，遠不及其他模型的200萬個Token

商業模式衝擊

• API調用費用僅為競爭對手的十分之一，甚至百分之一
• 每百萬Token的輸入成本僅0.1-1元人民幣
• 輸出成本維持在2元人民幣，遠低於GPT-4的15美元標準

技術發展啟示

• 證明較基礎的硬體配置也能實現優秀效果
• 可能影響高端AI晶片的定價策略
• 為企業提供更多元的AI應用選擇

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結論: 那麼，我們從 DeepSeek v3 中學到了什麼？

我們應該更新的概念是除了 OpenAI 的 ChatGPT, Anthropic 的 Claude, Meta 的Llama, Google 的 Gemini 之外，來自中國的 AI 新創 DeepSeek 也展現出了強大的潛力，接近 Clause Sonnet 3.5 與 ChatGPT 4o 的水準，解決困難問題並最佳化成本的 AI 大語言模型。

對於專家模型和所採用的其他技術的組合來說，這是一個令人印象深刻的表現。就訓練成本和主動推理標記而言，相對較小的模型的產出質量以比我們想像的做得更好。

很明顯，缺乏運算能力是 DeekSeek 的重要限制。他們不得不使用數量有限的 NVIDIA H800 (Nvidia H800是專門為中國、香港和澳門市場設計的版本)。是的，這意味著他們在美國對中國的 GPU 出口管制下竟然還能夠解決優化和效率方面比其他新創都做得更好，

如果你只花 550 萬美元就能得到的這樣的結果，不僅展示了中國AI技術的進步，更為全球AI行業帶來新的可能性。透過降低開發成本、提供開源方案，DeepSeek正在重新定義AI的發展方向。儘管仍有改進空間，其創新無疑為AI技術的普及化邁出了重要一步。然而，其上下文記憶限制與生成速度仍是未來需要優化的領域。如果能克服這些短板，DeepSeek將進一步提升市場競爭力，並有可能重塑AI行業格局。

DeepSeek的故事還在繼續，我們將持續關注這款突破性模型的發展與影響。如果您有更多問題，歡迎在我們的 Threads 下方留言！