Deepseeks überraschend kostengünstige KI -Modell stellt die Branchennormen heraus. Während Deepseek für sein Deepseek V3 -Modell lediglich 6 Millionen US -Dollar Schulungskosten aufweist, zeigt ein genauerer Blick eine weitaus erheblichere Investition.
Bild: Ensigame.com
Deepseek V3 nutzt innovative Technologien: Multi-Tooken-Vorhersage (MTP) Für die gleichzeitige Wortvorhersage, Mischung von Experten (MOE) unter Verwendung von 256 neuronalen Netzwerken und Multi-Head Latent Achtung (MLA) Für einen verstärkten Fokus auf wichtige Satzelemente. Diese Fortschritte tragen sowohl zur Genauigkeit als auch zur Effizienz bei.
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Die semianalyse entdeckte jedoch eine signifikante Diskrepanz. Die Infrastruktur von Deepseek umfasst tatsächlich rund 50.000 Nvidia Hopper GPUs, eine Investition von 1,6 Milliarden US -Dollar mit 944 Millionen US -Dollar an Betriebskosten. Dies steht im scharfen Kontrast zu der publizierten Schulungszahlen in Höhe von 6 Millionen US-Dollar, die nur die Nutzung der GPU vor der Trainierung widerspiegelt, ohne Forschung, Verfeinerung, Datenverarbeitung und Infrastruktur.
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Deepseek, eine Tochtergesellschaft von High-Flyer, besitzt seine Rechenzentren und fördert die Kontrolle und schnelle Innovation. Sein selbstfinanzierter Status und hohe Gehälter (über 1,3 Millionen US-Dollar pro Jahr für einige Forscher) ziehen erstklassige chinesische Talente an. Trotz der Investition von mehr als 500 Millionen US -Dollar in die KI -Entwicklung ermöglicht seine optimierte Struktur effiziente Innovation.
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Während Deepseeks Erfolg das Potenzial gut finanzierter unabhängiger KI-Unternehmen zeigt, ist die Behauptung des "revolutionären Budgets" irreführend. Die wahren Kosten sind weitaus höher, aber immer noch deutlich weniger als Konkurrenten wie ChatGPT4O, was Berichten zufolge 100 Millionen US -Dollar für den Training gekostet hat, verglichen mit Deepseeks 5 Millionen US -Dollar für R1. Die Ungleichheit unterstreicht die Effizienz von Deepseek trotz ihrer wesentlichen Investitionen.
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