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　　延续便宜大碗特点的基础之上，DeepSeek V3发布即完全开源，直接用了53页论文把训练细节和盘托出的那种。

　　我们整理了外网上对于DeepSeek V3的热议，综合了「量子位」和「新智元」的内容。

　　Coding 领域太卷了，海外一波又一波的融资，国内的创业公司和模型公司也在不断加码，最近 DeepSeek 甚至干到了国际领先水平。

　　12 月 27 日（今晚）8 点，Founder Park 直播间，和 AIGCode 的创始人 & CEO 宿文、豆包 MarsCode 产品负责人石扬一起，聊聊 AI Coding 为什么成了大模型落地最火的赛道？

　　直观地从钱上来对比就是，训练671B的DeepSeek V3的成本是557.6万美元（约合4070万人民币），而只是训练一个7B的Llama 2，就要花费76万美元（约合555万人民币）。

　　作为参考，要达到这种级别的能力，通常需要约1.6万个GPU的计算集群。不仅如此，当前业界正在部署的集群规模甚至已经达到了10万个GPU。

　　比如，Llama 3 405B消耗了3080万GPU小时，而看起来更强大的DeepSeek-V3却只用了280万GPU小时（计算量减少了约11倍）。到目前为止，模型在实际应用中的表现相当出色——不仅在LLM竞技场名列前茅，而且从Karpathy本人的快速测试来看，结果也都很不错。这说明，即便是在资源受限情况下，模型也能展现出令人印象深刻的研究和工程能力。

　　这是否意味着前沿LLM不需要大型GPU集群？不是的，但这表明，你必须确保不浪费已有的资源，这个案例很好地证明了在数据和算法方面还有很大的优化空间」。

　　Meta科学家田渊栋也惊叹DeepSeek V3的训练看上去是“黑科技”：

　　首先最重要的是，我们正式进入了分布式推理时代。一台单GPU机器（80×8=640G）的显存已经无法容纳所有参数。虽然更新大显存机器确实可以装下模型，但不论如何，都需要分布式推理来保证性能和未来扩展。

　　即使在单个模型中，也需要关注MoE的负载均衡，因为每次推理只有大约5%的参数激活。

　　论文中特别提到引入「redundantexpert」概念，正是为了解决这个问题。这已经不再是「一个模型多个副本」的问题、而是「每个模型子模块都有多个副本」，然后独立扩缩容。

　　每百万输入tokens 0.5元（缓存命中）/ 2元（缓存未命中），每百万输出tokens 8元

　　单论价格，正如一开始提到的，它几乎是Claude 3.5 Sonnet的1/53（后者每百万输入3美元、输出15美元）。

　　而如果要平衡性能和成本，它成了DeepSeek官方绘图中唯一闯进“最佳性价比”三角区的模型。

　　DeepSeek-V3现在已经在官方平台上直接可以测试，而且代码全部开源可以直接下载。

　　国外AI发烧友们纷纷开启了测试，有人直接将4/8个M4 Mac mini堆叠在一起来运行DeepSeek-V3了...

　　一位开发者惊讶地表示，DeepSeek-V3无需我解释就能如此准确地理解一切，这种感觉真让人毛骨悚然。就好像机器里真的住着一个幽灵似的。

　　另有开发者通过DeepSeek-V3创建了一个用AI公司logo制作的小行星游戏，分分钟就完成了。

　　Stability AI前CEO表示，以每秒60个token（相当于人类阅读速度5倍）的速度全天候运行DeepSeek v3，每天仅需要2美元。

　　官方介绍，通过在算法、框架和硬件方面的协同优化，DeepSeek V3的训练成本变得非常经济。

　　预训练阶段，在每万亿token上训练DeepSeek V3仅需要18万GPU小时，就是说，在官方2048卡集群上，3.7天就能完成这一训练过程。

　　研发团队用了不到2个月的时间就完成了DeepSeek V3的预训练，耗费了266.4万GPU小时，再加上上下文长度扩展的11.9万GPU小时，和后训练的5000 GPU小时，总训练成本为278.8万GPU小时。

　　假设GPU租赁价格为每GPU小时2美元，那成本换算过来就是557.6万美元。

　　首先，架构方面，DeepSeek V3采用了创新的负载均衡策略和训练目标。

　　研发团队在DeepSeek-V2架构的基础上，提出了一种无辅助损失的负载均衡策略，能最大限度减少负载均衡而导致的性能下降。

　　具体而言，该策略为MoE中的每个专家引入了一个偏置项（bias term），并将其添加到相应的亲和度分数中，以确定top-K路由。

　　研发团队还证明，多Token预测目标（Multi-Token Prediction，MTP）有利于提高模型性能，可以用于推理加速的推测解码。

　　预训练方面，DeepSeek V3采用FP8训练。研发团队设计了一个FP8混合精度训练框架，首次验证了FP8训练在极大规模模型上的可行性和有效性。

　　论文中还提到了跨节点MoE训练中的通信瓶颈问题。解决策略包括，设计DualPipe高效流水线并行算法：在单个前向和后向块对内，重叠计算和通信。

　　这种重叠能确保随着模型的进一步扩大，只要保持恒定的计算和通信比率，就仍然可以跨节点使用细粒度专家，实现接近于0的all-to-all通信开销。

　　后训练方面，DeepSeek V3引入了一种创新方法，将推理能力从长思维链模型（DeepSeek R1）中，蒸馏到标准模型上。这在显著提高推理性能的同时，保持了DeepSeek V3的输出风格和长度控制。

　　其他值得关注的细节还包括，DeepSeek V3的MoE由256个路由专家和1个共享专家组成。在256个路由专家中，每个token会激活8个专家，并确保每个token最多被发送到4个节点。

　　DeepSeek V3还引入了冗余专家（redundant experts）的部署策略，即复制高负载专家并冗余部署。这主要是为了在推理阶段，实现MoE不同专家之间的负载均衡。

　　可以看到，在各项基准测试中，DeepSeek V3在开源模型中达到SOTA。