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1、软件介绍
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2、软件功能
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🐉771771威尼斯.cmapp🚁771771威尼斯.cmapp-771771威尼斯.cmappV5.9.8-绿色资源网🍛无线反向充电：具备无线反向充电功能，可以为其他支持无线充电的设备供电，方便在外出时应急充电，提升设备间的互操作性。;
🌎771771威尼斯.cmapp🚁771771威尼斯.cmapp-771771威尼斯.cmappV5.9.8-绿色资源网📸无线反向充电：具备无线反向充电功能，可以为其他支持无线充电的设备供电，方便在外出时应急充电，提升设备间的互操作性。;
3、软件更新内容
1.🕞引入了「实时翻译」功能，方便您在国际交流中沟通。;
2.🍊新增「夜间模式」，保护您的眼睛，让您在夜间更轻松地使用应用。;
3.🥁提供了更多的个性化设置选项，让用户可以更好地定制自己的体验。;
4.🔦新增了「智能笔记」功能，帮助您更好地记录生活中的点滴。;
5.㊗更新了图标和界面风格，使其更加现代化。;
6.㊗新增了「头像定制」功能，让您个性化设置应用头像。;
4、编辑评论
1.♟简洁模式：新增简洁模式，通过应用简化界面和操作。无论是老年用户还是初学者，都能通过简洁模式功能轻松使用，提升操作体验。;
2.🐬图标更新：应用图标进行了重新设计，更加美观和现代。新的图标不仅更具识别度，还能更好地反映应用的风格和功能，让人一目了然。;
3.🈷防盗功能：新增防盗功能，通过应用保护设备安全。无论是定位设备还是远程锁定，都能通过防盗功能有效防止设备丢失或被盗，提升安全感。;
4.🖱文件压缩：新增文件压缩功能，通过应用压缩和解压文件。无论是存储空间不足还是传输需求，都能通过文件压缩功能节省空间，提升传输效率。;
5.🌰实时翻译：新增实时翻译功能，通过应用实时翻译文字和语音。无论是旅行还是工作，都能通过实时翻译功能沟通无障碍，提升便利性。;
5、支持多种手机、电脑系统版本
只要您有：Android/IOS/Win7/Win10/Winall 都可以放心使用
【镰刀妹AI智能播报******
长沙晚报掌上长沙12月28日讯 长沙市，12月28日，白天，晴，气温11摄氏度，夜晚，晴，气温1摄氏度。
长沙市，12月29日，白天，多云，气温13摄氏度，夜晚，多云，气温1摄氏度。
（以上资讯由写稿机器人系统自动撰写）
】
【协创数据境外收入占比47% 携手张江集团奥飞数据打造AI应用项目******
长江商报消息 ●长江商报记者 沈右荣
明星企业协创数据（300857.SZ）大动作。
12月27日晚，协创数据发布公告，公司及控股子公司与上海张江（集团）有限公司（简称“张江集团”）、关联方奥飞数据签订了《战略合作框架协议书》，共同打造人工智能应用示范项目。
此举，协创数据称，对公司在算力业务开展方面有着积极影响。
协创数据表现出较高的成长性。2017年以来，公司实现了营业收入、归属于母公司股东的净利润（以下简称“归母净利润”）持续双增。今年前三季度，公司归母净利润5.57亿元，同比增长1.84倍，延续了2023年全年的倍增，且已经接近2023年全年归母净利润的2倍。
协创数据以智能制造出海，与韩国、美国、日本等国家地区知名科技企业建立了长期稳定合作关系。今年上半年，公司境外市场收入占比达到47%。
二级市场上，今年9月24日以来，机构看好的协创数据，其股价已经翻了一倍多。
联手他方发力算力业务
抱团发展，这是协创数据最新的大动作。
根据公告，近日，协创数据 及控股子公司广州奥佳软件技术有限公司（以下简称“奥佳软件”） 与张江集团、关联方奥飞数据签订了《战略合作框架协议书》。为充分发挥合作四方在各自服务领域的资源优势，本着“互惠互利，优势互补，共同发展，实现双赢”的原则，经四方友好协商，建立战略合作关系。本次签署的协议为合作意向性协议，后续各方将签署具体合作协议以明确合作事宜并深化各方合作。
奥飞数据为深交所创业板上市公司，其是协创数据的关联方。奥飞数据持有奥佳软件40%股权，协创数据持有其51%股权，为其控股股东。
公告称，张江集团是张江科学城建设主力军、新兴产业推动者、科创生态营造者，具有统筹承担开发建设、项目引进、产业培育、功能服务、创新创业氛围营造等重要功能。奥飞数据是国内领先的互联网云计算与大数据基础服务综合解决方案提供商，致力构建多云多网多端数字产业生态平台，建设适应新一代网络通信技术5G的云计算大数据高速传输处理平台及全球互联互通网络。奥佳软件一直是人工智能和云计算解决方案领域的先行者，致力于成为中国最先进的集群算力和AI服务提供商。
四方合作的主要内容为，共同建立面向新质生产力的AI智能体训推一体创新平台，共同制定训推一体创新平台的建设规划，聚合算力、AI、行业微服务，服务张江的企业。特别是面向AI智能体、自动驾驶、机器人、生物医疗等重点行业提供坚实的训推一体创新平台。共同推动AI智能体训推一体创新平台与当地产业结合，推进行业AI智能体应用创新，打造人工智能应用示范项目。
四方发挥在自身产业链上的服务优势，在AI智能体训推一体创新平台（如大数据、大模型）、算力生态打造等领域积极合作，扩大在供应链体系、客户资源、市场拓展、生态伙伴整合等多方面的深入合作，共同开发、共谋发展。
对于本次合作，协创数据给予了乐观的评价。公司称，协议对公司在算力业务开展方面有着积极的影响，预计将对公司未来的经营业绩产生积极影响。
近年来，协创数据加大了算力业务布局，包括在上海和杭州等地搭建了算力研发体系等。
目前，公司已采购多台ARM算力，X86算力和GPU算力服务器，并根据募投项目安徽协创物联网智能终端及存储设备生产线扩建项目规划予以部署投入使用。
公司还公告称，拟采购金额不超过9亿元的AI GPU服务器，用于建设万卡级大型算力服务集群。
净利连续四个季度倍增
积极布局算力业务的协创数据，是资本严重的优质资产。公司表现出了较好的成长性。
协创数据成立于2005年成立，以存储业务为主，2013年，公司进军物联网终端设备行业，2021年，进军云服务领域，2023年，布局服务器回收业务。根据财报披露，公司经过近20年的潜心经营与不懈探索，公司已经成为全球领先的智能物联终端制造商、综合性云服务提供商、智能存储设备制造商以及服务器再制造行业的先行者和领导者。
协创数据提前进行国际化布局。2019年，协创数据开始在东南亚投资设厂，截至目前，公司在菲律宾、泰国、美国等地区设有工厂，在中国、美国、欧洲、亚太四大服务区域进行了布局，同时，公司还在积极拓展欧洲、中东等市场。
外界对协创数据的第一印象是，经营业绩稳步增长。2016年，公司营业收入8.39亿元、归母净利润0.30亿元，历经7年不间断增长，2023年，公司的营业收入、归母净利润分别达到46.58亿元、2.87亿元，分别较2016年增长4.55倍、8.57倍。其中，2023年，公司归母净利润同比增长幅度达119.46%。
今年以来，协创数据经营业绩继续高速增长。前三季度，公司实现的营业收入、归母净利润分别为53.95亿元、5.57亿元，同比增长47.95%、184.46%，均创了历史新高，且均已超过2023年全年水平。
从单季度看，今年一二三季度，公司实现的归母净利润分别为1.62亿元、1.96亿元、1.99亿元，同比增长253.42%、191.38%、140.63%，均为倍增。加上2023年第四季度，公司归母净利润已经连续四个季度倍增。
协创数据以智能制造出海，硬件制造方面，公司主要以合作研发制造和自主设计制造模式为客户支持和服务，与联想集团、安克创新、小米生态链企业（创米科技）、中国移动集团（下属专业公司）、360 集团、网易有道、Ring（美国）、Noise（印度）、3-Plus（美国）、LG（韩国）、iHome（美国）、Buffalo（日本）等知名科技型企业以及国内知名电商建立了长期稳定的合作关系。
2023年及今年上半年，协创数据境外市场收入占比分别为46.23%、47.11%。
值得一提的是，协创数据实际控制人、董事长耿四化曾任职于工业富联。公司名誉董事长郭台强是中国台湾上市公司正崴精密的董事长、总经理，其还是工业富联创始人郭台铭之弟。郭台强还是协创数据第二大股东的实际控制人。
责编：ZB
】【协创数据境外收入占比47% 携手张江集团奥飞数据打造AI应用项目******
长江商报消息 ●长江商报记者 沈右荣
明星企业协创数据（300857.SZ）大动作。
12月27日晚，协创数据发布公告，公司及控股子公司与上海张江（集团）有限公司（简称“张江集团”）、关联方奥飞数据签订了《战略合作框架协议书》，共同打造人工智能应用示范项目。
此举，协创数据称，对公司在算力业务开展方面有着积极影响。
协创数据表现出较高的成长性。2017年以来，公司实现了营业收入、归属于母公司股东的净利润（以下简称“归母净利润”）持续双增。今年前三季度，公司归母净利润5.57亿元，同比增长1.84倍，延续了2023年全年的倍增，且已经接近2023年全年归母净利润的2倍。
协创数据以智能制造出海，与韩国、美国、日本等国家地区知名科技企业建立了长期稳定合作关系。今年上半年，公司境外市场收入占比达到47%。
二级市场上，今年9月24日以来，机构看好的协创数据，其股价已经翻了一倍多。
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奥飞数据为深交所创业板上市公司，其是协创数据的关联方。奥飞数据持有奥佳软件40%股权，协创数据持有其51%股权，为其控股股东。
公告称，张江集团是张江科学城建设主力军、新兴产业推动者、科创生态营造者，具有统筹承担开发建设、项目引进、产业培育、功能服务、创新创业氛围营造等重要功能。奥飞数据是国内领先的互联网云计算与大数据基础服务综合解决方案提供商，致力构建多云多网多端数字产业生态平台，建设适应新一代网络通信技术5G的云计算大数据高速传输处理平台及全球互联互通网络。奥佳软件一直是人工智能和云计算解决方案领域的先行者，致力于成为中国最先进的集群算力和AI服务提供商。
四方合作的主要内容为，共同建立面向新质生产力的AI智能体训推一体创新平台，共同制定训推一体创新平台的建设规划，聚合算力、AI、行业微服务，服务张江的企业。特别是面向AI智能体、自动驾驶、机器人、生物医疗等重点行业提供坚实的训推一体创新平台。共同推动AI智能体训推一体创新平台与当地产业结合，推进行业AI智能体应用创新，打造人工智能应用示范项目。
四方发挥在自身产业链上的服务优势，在AI智能体训推一体创新平台（如大数据、大模型）、算力生态打造等领域积极合作，扩大在供应链体系、客户资源、市场拓展、生态伙伴整合等多方面的深入合作，共同开发、共谋发展。
对于本次合作，协创数据给予了乐观的评价。公司称，协议对公司在算力业务开展方面有着积极的影响，预计将对公司未来的经营业绩产生积极影响。
近年来，协创数据加大了算力业务布局，包括在上海和杭州等地搭建了算力研发体系等。
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积极布局算力业务的协创数据，是资本严重的优质资产。公司表现出了较好的成长性。
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外界对协创数据的第一印象是，经营业绩稳步增长。2016年，公司营业收入8.39亿元、归母净利润0.30亿元，历经7年不间断增长，2023年，公司的营业收入、归母净利润分别达到46.58亿元、2.87亿元，分别较2016年增长4.55倍、8.57倍。其中，2023年，公司归母净利润同比增长幅度达119.46%。
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责编：ZB
】【刷屏的DeepSeek******
每经记者 郑雨航 每经编辑 高涵 兰素英
“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。
12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。
公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。
不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。
更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。
消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”
然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。
对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”
每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。
针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。
质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。
价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。
速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。
延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。
上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。
最终Artificial Anlaysis得出结论：
“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。
DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”
12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”
测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。
除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。
《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。
相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。
DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。
DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。
广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。
第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。
第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。
科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。
他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。
不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。
在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。
在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。
国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。
于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。
针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”
TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”
“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。
不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。
造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。
“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。
】【刷屏的DeepSeek******
每经记者 郑雨航 每经编辑 高涵 兰素英
“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。
12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。
公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。
不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。
更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。
消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”
然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。
对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”
每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。
针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。
质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。
价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。
速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。
延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。
上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。
最终Artificial Anlaysis得出结论：
“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。
DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”
12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”
测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。
除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。
《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。
相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。
DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。
DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。
广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。
第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。
第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。
科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。
他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。
不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。
在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。
在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。
国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。
于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。
针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”
TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”
“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。
不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。
造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。
“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。
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