bethash DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！
本文目录一览：
量化起家,万卡在手,降价狂魔,DeepSeek可能就是中国大模型混战的终结者...
1、中国大模型领域近期异常热闹，价格战成为主旋律，涉及字节、阿里、百度、智谱等公司。这场混战的起点，却是一个看似与AI无关的“金融公司”——量化对冲基金幻方旗下的AI团队深度求索。5月6日，深度求索发布最新模型并宣布降价，其价格仅为GPT-4 Turbo的百分之一，引发连锁反应，字节和阿里跟进，价格战正式铺开。
deepseek发布v3降本方法
1、优化内存效率与成本：一是优化内存使用，FP8使内存消耗降半，缓解“内存墙”；用多头潜在注意力（MLA），以投影矩阵压缩KV缓存，减少内存占用。还可采用共享KV、窗口KV、量化压缩等减小KV缓存。二是采用DeepSeekMoE模型，减少训练计算要求，降低成本；适合个人使用和本地部署，减少内存与计算需求。
2、当前市场表现 DeepSeek作为一家新兴的人工智能初创公司，其发布的DeepSeek-V3和DeepSeek-R1两款大模型在市场上引发了广泛关注。
3、当然了，其实车企接入DeepSeek还有另外一个目的，那就是降本，毕竟DeepSeek大模型的优势在于能节省算力和数据量，以较低的成本达到接近于OpenAI，性价比高且更利于车企的成本控制。
deepseek如何降低ai成本
另外，DeepSeek还通过优化KV缓存来降低成本。它将KV缓存压缩为潜在向量（MLA），从而显著减少了所需的显存占用。这不仅降低了推理和训练成本，还使得模型能够更高效地处理任务。此外，DeepSeek在训练方法上也进行了创新。它采用了分布式训练技术和优化的通信策略，提高了模型FLOPs利用率，并减少了GPU小时数。
其次，DeepSeek还利用了高效的资源管理和优化来降低成本。它在一个配备高效计算集群和训练框架的环境下进行训练，从而提高了训练速度并降低了成本。此外，通过采用FP8混合精度训练等技术，DeepSeek进一步降低了内存和计算成本，同时保持了与高精度训练相当的性能。
DeepSeek在一定程度上有能力打破AI技术的壁垒。DeepSeek作为一款新兴的人工智能模型，通过优化训练方法和算法架构，降低了开发成本，同时保持了高性能。它融合了深度学习、计算机视觉、自然语言处理等前沿技术，具备强大的多模态理解能力，可以处理文本、图像和音频等多种输入。
降低开发成本：对于医疗AI领域的众多企业和研究机构而言，DeepSeek可降低研发门槛和成本。这使得更多资源能够投入到医疗AI的研发和优化中，加速技术迭代，提升整体医疗AI水平，从而逐步驱散当前因技术局限、伦理争议等带来的阴霾，推动医疗AI健康发展。
DeepSeek还精准聚焦金融、教育、医疗等刚需领域，如医疗AI系统能快速分析CT影像，准确率超95%。同时，它更懂中国语境，例如法律AI可以生成符合本土司法逻辑的合同文本。最后，DeepSeek推出“AIaaS”模式，降低了企业使用AI的成本，使得中小企业每月以较低的费用就能调用智能客服、数据分析等服务。
deepseek一r2概念股
紫光股份（000938）：新华三交换机承载80%数据中心流量。新易盛（300502）：CPO硅光方案通过验证，能耗降35%。华为升腾生态类：拓维信息（002261）：华为升腾生态最大代工厂，承接DeepSeek超算中心50%以上基建订单，2025年AI服务器产能预计突破10万台。
DeepSeek - R2若属实，其性能十分炸裂。它是混合专家模型，采用混合专家0（Hybrid MoE 0）架构，使用2 PB训练数据，总参数达2万亿，其中动态激活780亿。而且单位token推理成本比起GPT - 4 Turbo下降93%，硬件适配上实现了升腾910B芯片集群82%的高利用率，算力接近A100集群。
DeepSeek R2模型已于2025年2月2日发布。此前有消息称该模型原计划于5月发布，路透社曾报道三位知情人士透露DeepSeek正加速推进，力求提前发布。甚至3月有财经媒体传出其可能提前至3月17日亮相的消息，但被官方回应为虚假消息。
微信扫一扫打赏