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每经编辑 毕陆名 1月27日，DeepSeek应用登顶苹果美国地区应用商店免费APP下载排行榜，在美区下载榜上超越了ChatGPT。同日，苹果中国区应用商店免费榜显示，DeepSeek成为中国区第一。
据广州日报报道，“DeepSeek爆火的原因主要可以归结为两点：性能和成本。”萨摩耶云科技集团首席经济学家郑磊告诉记者。DeepSeek解释称，R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。这种卓越的性能不仅吸引了科技界的广泛关注，也让投资界看到了其巨大的商业潜力。 更为关注的是，DeepSeek R1真正与众不同之处在于它的成本——或者说成本很低。DeepSeek的R1的预训练费用只有557.6万美元，仅是OpenAI GPT-4o模型训练成本的不到十分之一。同时，DeepSeek公布了API的定价，每百万输入tokens 1元（缓存命中）/4元（缓存未命中），每百万输出tokens 16元。这个收费大约是OpenAI o1运行成本的三十分之一，也因此，DeepSeek被称为AI界的“拼多多”。 “DeepSeek以较低的成本实现了高性能的AI模型，这使得其在市场竞争中具备了显著的优势，这种成本效益比无疑会吸引大量企业和个人用户选择其产品和服务。”北京社科院副研究员王鹏表示。 郑磊直言，DeepSeek对硬件市场产生了重大影响，因为它可能会降低人工智能模型的硬件成本，从而推动人工智能技术的发展。 另据媒体报道，为了训练模型，幻方量化在美国芯片出口限制之前获得了超过1万块英伟达GPU，尽管有说法称DeepSeek大约有5万颗H100芯片，但尚未得到公司官方证实。 早在去年12月，该公司推出的DeepSeek-V3通过优化模型架构和基础设施等方式，展现了极致性价比。从该团队正式发布的技术报告来看，包括预训练、上下文长度外推和后训练在内，DeepSeek-V3完整训练只需2.788M H800 GPU小时，其训练成本仅为557万美元，但该模型实现了与GPT-4o和Claude Sonnet 3.5（来自美国人工智能企业Anthropic）等顶尖模型相媲美的性能。 当时著名人工智能科学家卡帕西（Andrej Karpathy）就发文表示，这种级别的能力通常需要接近16000颗GPU的集群，而目前市场上的集群规模更是达到了10万颗GPU左右。 
图片来源：视觉中国 |
