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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.cmappV7.3.4-绿色资源网🎡智能家居控制：支持智能家居设备控制，用户可以通过手机远程控制家中的灯光、空调、门锁等设备，实现智能化的家庭管理。;

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      3、软件更新内容

      1.🦞引入了事件提醒功能，及时提醒您重要的日程安排。;

      2.🥙优化了电池消耗，延长了电池续航时间。;

      3.👱增加了云存储功能，方便您备份和共享文件。;

      4.🍪添加了节能模式，降低设备能耗。;

      5.🍙引入了心理健康功能，提供心理健康建议和资源。;

      6.🍬添加了「AR导航」功能，提供更智能的导航服务。;

      4、编辑评论

      1.🍻导航记录：新增导航记录功能，通过应用记录和管理导航历史。无论是驾车导航还是步行导航，都能通过导航记录功能查看和管理历史路线，提升出行规划。;

      2.🔴红包功能：新增红包功能，通过应用发送和接收红包。无论是节日祝福还是活动奖励，都能通过红包功能增加互动乐趣，提升使用体验。;

      3.🏯搜索功能：搜索功能进行了大幅度优化，搜索速度显著提升，结果也更加准确。无论你要查找什么内容，只需几秒钟就能找到，让信息获取更加便捷。;

      4.🍋屏幕适配：优化了大屏设备的显示效果，无论是平板还是大屏手机，都能提供最佳的显示效果，让视觉体验更加出色。;

      5.⛩多窗口支持：新增多窗口支持功能，通过应用同时打开多个窗口进行操作。无论是多任务处理还是对比信息，都能通过多窗口支持功能提升效率。;

      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

【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。

【和流感相似？人偏肺病毒感染逐渐增多，普遍易感******

　　来源：上观新闻

　　冬季呼吸道疾病高发

　　除了流感和支原体感染

　　人偏肺病毒悄然来袭！

　　近日

　　中国疾病预防控制中心发布

　　全国呼吸道传染病监测情况

　　急性呼吸道传染病呈现持续上升趋势

　　其中，人偏肺病毒感染逐渐增多

　　人偏肺病毒是什么？

　　是新病毒吗？

　　传染性强吗？

　　患病后症状严重吗？

　　一文带你详细了解！

　　“年轻”的人偏肺病毒

　　人偏肺病毒（Human metapneumovirus，HMPV）是一种会引发急性呼吸道感染的常见病毒。

　　与流感等传统呼吸道感染病毒相比，人偏肺病毒相对“年轻”，其发现的时间较晚。2001年，荷兰学者首次从未知病原体引起呼吸道感染患儿的鼻咽抽吸物样本中检出该病毒。

　　虽然发现较晚，但血清学研究表明它已在人类中存在60多年，且在世界各地均有分布。

　　人偏肺病毒感染症状

　　和流感相似吗？

　　发病时，症状与流感相近，但是人偏肺病毒感染的主要表现为感冒，出现发热、咳嗽、流鼻涕等症状，流感病毒则会出现高热和全身乏力等。

　　目前，人偏肺病毒尚无疫苗和特效药物，治疗措施多为对症支持治疗。

　　喜欢挑小孩、老人下“重手”

　　人偏肺病毒感染的潜伏期一般为3-6天，全人群普遍易感，但症状的严重程度因人而异。

　　1。常见症状：咳嗽、发热、鼻塞和呼吸短促等上呼吸道感染症状；

　　2。轻症感染：对于大多数人来说，人偏肺病毒感染表现为自限性疾病，多数人在1周左右症状逐渐缓解；

　　3。重症感染：对以下高危人群，人偏肺病毒可能引发严重的下呼吸道感染：

　　① 5岁以下儿童：可能导致毛细支气管炎或重症肺炎；

　　② 老年人：可能诱发肺部感染或哮喘加重；

　　③ 免疫力低下人群：如接受器官移植、造血干细胞移植的人，感染后可能出现严重的肺部炎症。

　　因此，儿童、老年人以及免疫功能较弱的人群必须密切关注病情变化，一旦出现呼吸困难、高烧不退等症状，应及时就医。

　　人偏肺病毒如何传播？

　　人偏肺病毒的传播方式与大多数呼吸道病毒相似，主要通过以下途径：

　　1。飞沫传播：感染者在咳嗽或打喷嚏时，病毒会随飞沫传播；

　　2。接触传播：密切接触人偏肺病毒感染者，或接触被污染的物体（如门把手、手机、玩具等），再摸自己的眼睛、鼻子或嘴巴，导致病毒进入体内。

　　需要注意的是，人偏肺病毒的免疫保护时间较短，这意味着人可能会反复感染。这种病毒对儿童的威胁尤其大，是导致5岁以下儿童急性呼吸道感染的主要病原之一。

　　如何预防？

　　好习惯：养成勤洗手、戴口罩等良好的卫生习惯；

　　常通风：每天定时开窗通风，保持室内空气通畅；

　　少聚集：尽量避开人群聚集或者空间密闭的场所；

　　提高免疫力：均衡饮食、适度运动，规律作息。

　　国家应急广播提醒

　　公众应保持良好的生活规律

　　前往人员密集场所时最好佩戴口罩

　　同时做到勤洗手、勤通风

　　科学消毒等预防措施

　　可有效降低感染机会

【问鼎娱乐——开启娱乐圈的新篇章******

在快速发展的现代社会中，娱乐行业以其巨大的市场潜力和丰富的文化资源吸引着无数资本与创意的涌入。随着消费观念的转变和技术的不断进步，传统的娱乐形式早已无法满足年轻一代的需求，他们更渴望个性化、创新和多元化的内容。在这种大环境下，问鼎娱乐应运而生，成为了行业中的新星。

问鼎娱乐的出现，无疑是娱乐圈的一个重大变革。作为一个全新崭露头角的娱乐公司，它凭借敏锐的市场嗅觉和创新的经营模式，迅速脱颖而出，并吸引了业界和粉丝们的广泛关注。问鼎娱乐不仅专注于影视制作、明星经纪等传统业务，还积极拓展电竞、短视频、数字内容等新兴领域，为市场注入了强大的活力。

创新引领，打破娱乐格局

娱乐行业发展至今，竞争愈加激烈，观众的口味逐渐多元化，新的娱乐形态层出不穷。如何在千篇一律的内容中脱颖而出？问鼎娱乐深刻洞察到这一趋势，率先提出“内容为王，创新为魂”的理念，以独特的创意和质量为基础，成功打造了一系列精品娱乐内容。

在影视制作方面，问鼎娱乐不拘一格，精益求精。与传统制作方不同，他们强调原创性与高品质的结合，力求每一部作品都能突破观众的想象界限。通过精心挑选导演和演员，结合前沿技术，他们不仅打造出了多部票房与口碑双丰收的电影，还推动了行业对高质量内容的重视。

问鼎娱乐在明星经纪方面同样注重创新。公司独创了“多元化经纪”模式，将传统的经纪业务与娱乐产业链上的各个环节紧密结合。无论是影视、音乐、舞蹈，还是综艺、体育等领域，问鼎娱乐都能为艺人提供全方位的支持，使得每位艺人在各自的专业领域能够迅速崭露头角，拓展更广阔的职业道路。

跨界合作，共同发展

问鼎娱乐的另一大亮点便是其跨界合作的能力。娱乐行业虽然以影视为主，但近年来，电竞、直播、短视频等新兴行业的崛起也让传统娱乐公司感受到了前所未有的挑战与机遇。问鼎娱乐敏锐地意识到，单一的业务模式已经无法满足年轻消费者的需求，于是他们积极推动跨界合作。

通过与国内外知名电竞公司、直播平台、短视频平台等的战略合作，问鼎娱乐不仅拓展了自身的业务范畴，还通过互联网技术和社交媒体的力量迅速扩大了品牌的影响力。如今，问鼎娱乐的艺人和作品已经遍布各大热门平台，从电视剧到短视频，从直播到电竞赛事，问鼎娱乐凭借多元化的战略布局，占据了娱乐行业的多个重要领域。

问鼎娱乐的这一创新布局，极大地提升了其在年轻人中的知名度与喜爱度，迅速建立了强大的粉丝基础。与此公司通过多元化的内容和跨平台的传播渠道，打破了传统娱乐行业“单一渠道”的局限，走在了行业发展的前沿。

娱乐生态，打造全产业链

问鼎娱乐的成功不仅仅在于其强大的内容生产能力和跨界合作，更在于它构建了一个完整的娱乐生态链。在这个娱乐生态中，制作、经纪、版权、内容发行、品牌合作等各个环节紧密衔接，共同推动着整个公司向前发展。

问鼎娱乐注重从源头打造精品内容。无论是影视剧的选题、剧本的创作，还是制作环节的每一个细节，问鼎娱乐都严格把控，力求呈现给观众最具品质和最具创意的作品。这种对品质的执着追求，使得他们的作品不仅能在短期内收获大量的票房和口碑，还能够在市场中留下深刻的印象，成为长久持续的文化符号。

在艺人经纪方面，问鼎娱乐不仅为明星提供传统的经纪服务，还为其提供了更广泛的发展平台。通过与品牌方、广告商以及内容平台的深度合作，问鼎娱乐为艺人创造了更多的曝光机会，帮助他们拓展影响力。与此公司还鼓励艺人多方面发展，比如参演电视剧的也能参与到网络综艺、短视频创作甚至是品牌代言等领域，真正实现“全方位发展”。

问鼎娱乐还在版权运营上展现了独特的眼光和能力。公司不仅积极布局原创内容，还与国内外众多媒体平台合作，进行版权的跨平台、跨国度运营。通过智能化的数据分析，问鼎娱乐精准捕捉观众的需求，及时调整内容制作方向，使得公司在版权市场的竞争中稳占上风，形成了强大的内容聚合力。

明星培养，打造行业标杆

问鼎娱乐不仅在内容和生态方面做出了开创性的尝试，其在明星培养上的独到眼光同样让人印象深刻。公司坚持“以人为本”的理念，通过科学合理的经纪管理体系，精心挑选与培养各类艺人，并为他们量身定制职业发展路线。与此问鼎娱乐还注重艺人全方位的成长，帮助其提升演技、唱功、舞蹈等多方面能力，确保每一位艺人都能在各自的领域中脱颖而出，成为行业标杆。

如今，问鼎娱乐旗下的明星已经成为各大品牌和综艺节目的宠儿，他们的粉丝基础庞大，影响力深远。而这些明星的成功也为问鼎娱乐带来了更多的商业机会和发展潜力，推动公司向着更高的目标不断前进。

展望未来，问鼎娱乐的无限可能

随着娱乐行业的不断发展，问鼎娱乐将继续坚持创新和品质的理念，进一步拓展其在国内外的市场份额。未来，问鼎娱乐不仅将持续发力影视、音乐、电竞等传统领域，还会深入探索人工智能、大数据等新兴技术的应用，将更多的前沿科技与娱乐产业结合，为观众带来全新的娱乐体验。

无论是内容创作、跨界合作，还是生态建设与明星培养，问鼎娱乐都在以独特的方式引领着娱乐行业的新风潮。未来，问鼎娱乐有望成为行业的领导者，为全球观众带来更加精彩纷呈的娱乐盛宴。

【无限暖暖发卡蚱蜢获取方法在哪里******

发卡蚱蜢在无限暖暖游戏的广阔草地上穿梭自如，其强健的腿部成为了制作各类弹性装饰和服饰不可或缺的核心材料，下面是本站小编给大家带来的无限暖暖发卡蚱蜢获取方法位置，感兴趣的小伙伴们一起来看看吧。

无限暖暖发卡蚱蜢获取方法位置

发卡蚱蜢

捕捉地点 小石树田村、石树田无人区、花愿镇、微风绿野、祈愿树林

获取方法：捕捉、美鸭梨挖掘

可制作道具： 这是帮规、祈愿新生、美好的一天、绯红绮梦、共乘飞行、阳光不刺眼

捕捉方法：

1、首先我们打开地图，然后点击左下角的采集追踪选项；

2、在采集追踪页面，点击左侧的昆虫选项，然后选择发卡蚱蜢进行追踪；

3、在追踪过程中，点击地图前往追踪目的地；

4、追踪前往发卡蚱蜢附近后，使用右下角的捕捉工具进行捕捉；

5、等待片刻即可完成发卡蚱蜢的捕捉。

以上就是无限暖暖发卡蚱蜢获取方法位置的全部内容，更多无限暖暖相关攻略，敬请关注本站。

【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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