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！
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一块钱100万token,超强MoE模型开源,性能直逼GPT-4-Turbo
DeepSeek-V2的定价为每百万token输入0.14美元（约1元人民币），输出0.28美元（约2元人民币，32K上下文），价格仅为GPT-4-turbo的近百分之一。该模型基于Transformer架构，每个Transformer块包含一个注意力模块和一个前馈网络（FFN），同时研究团队还设计了MLA和高性能MoE架构以提升推理效率和训练成本效益。
谷歌在深夜发布最新多模态大模型Gemini 5系列，最高支持10，000K token超长上下文，开创性地将上下文窗口提升至百万级，超过GPT-4 Turbo的20万token，创下了最长上下文窗口的纪录。这款大模型在处理百万级token的文本、音频和视频时，均能实现高精度检索。
在AI领域，一个初创公司的惊人崛起引起了广泛关注。Mistral AI凭借8个70亿参数的小型MoE模型，以开源形式强势逆袭，似乎正在逼近GPT-4的辉煌。这款模型在基准测试中展现出超越Llama 2 700亿参数的惊人表现，引发了业界对于开源模型能否挑战闭源巨头的深度讨论。
deepseek用了多少gpu
1、DeepSeek在训练其开源基础模型时使用了2048块英伟达H800 GPU。根据近期发布的信息，DeepSeek通过采用非传统的技术路径，在AI模型训练上取得了显著成果。具体来说，他们在训练过程中绕过了广泛使用的CUDA框架，转而采用英伟达的类汇编PTX编程，这一策略显著提升了训练效率。
2、更值得一提的是，DeepSeek在模型训练成本上取得了显著突破，其初版模型仅使用2048块GPU训练了2个月，成本近600万美元，远低于同等级别模型通常的训练成本。这种低成本、高效率的模式有望重构人工智能行业的底层逻辑。在应用方面，DeepSeek大模型具有广泛的应用场景。
3、其次，DeepSeek的模型训练效率也非常高，例如DeepSeek V3的训练仅使用了280万GPU小时，相较于其他同级别模型，计算量大幅减少，这体现了其高效的技术实现能力。再者，从应用广泛性上看，DeepSeek不仅在自然语言处理领域有着出色的表现，还在编码任务上展现了卓越的能力。
deepseek真有那么牛吗
此外，DeepSeek的开源特性也是其强大之处。用户可以自行下载和部署模型，获取详细的使用说明和训练步骤，甚至还有可在手机上运行的版本。这一特性促进了AI技术的普及和应用，让更多人有机会参与到AI的开发和创新中。同时，DeepSeek还支持联网搜索，能够即时获取最新的信息和数据，为用户提供实时智能服务。
除了信息检索和语言翻译，DeepSeek在智能问答方面也表现出色。它能够回答各种问题，包括需要解释和分析的复杂问题，这意味着在遇到困惑或疑问时，可以随时向DeepSeek寻求答案。然而，也需要注意到，虽然DeepSeek在多个方面表现出色，但作为一款人工智能工具，它仍有局限性。
然而，DeepSeek也存在一些缺点。例如，其响应速度稍慢，平均响应时间为1秒，略逊于某些竞争对手。此外，其上下文记忆能力也相对较短，这可能限制了其在某些需要长期记忆和复杂推理任务中的表现。
DeepSeek有值得信赖之处。DeepSeek是基于Transformer架构研发的模型，在多种任务和领域展现出强大性能。在技术能力上，它在自然语言处理、计算机视觉等领域取得不错成果，像文本生成、图像识别等任务中，能给出高质量输出，为众多开发者和企业提供有力工具支持。
相比之下，美国在AI领域也有着深厚的积累和实力。他们在算法、算力和数据方面拥有显著优势，并且在大语言模型、大视觉模型等方面取得了重要突破。此外，美国AI企业在商业化和生态系统构建方面也展现出了强大的能力。综上所述，DeepSeek与美国AI在各自擅长的领域都有着出色的表现。
DeepSeek技术的特点主要体现在强大的推理能力、成本优势、开源特性、实时信息获取、以及丰富的应用场景等多个方面。强大的推理能力：DeepSeek在推理能力方面表现出色，与国际领先的模型如OpenAI的GPT-4不相上下。它能够在解决数学难题、分析法律条文等复杂任务中展现强大的实力。
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