DeepSeek的廉價AI模型令人驚訝地挑戰了行業規範。盡管DeepSeek的DeepSeek V3模型僅擁有600萬美元的培訓成本，但仔細觀察顯示出了更大的投資。
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DeepSeek V3利用創新技術：多型預測（MTP)用於同時單詞預測，專家的混合物（MOE)利用256個神經網絡和多頭的潛在注意力（MLA) **為了增強對關鍵句子元素的關注。這些進步有助於準確性和效率。
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但是，半分析發現了明顯的差異。 DeepSeek的基礎設施實際上包括約50,000個NVIDIA HOPPER GPU，這是一項16億美元的投資，運營成本為9.44億美元。這與公開的600萬美元培訓數字形成鮮明對比，後者僅反映了培訓前的GPU使用率，不包括研究，改進，數據處理和基礎架構。
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高級飛行者的子公司DeepSeek擁有其數據中心，促進控製和快速創新。它的自籌資金地位和高薪（對於一些研究人員來說，每年超過130萬美元)吸引了頂級中國人才。盡管對AI開發進行了5億美元的投資，但其簡化的結構可以有效地創新。
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盡管DeepSeek的成功展示了資金龐大的獨立AI公司的潛力，但“革命預算”主張具有誤導性。真正的成本要高得多，但仍然比諸如Chatgpt4o這樣的競爭對手要少得多，據報道，培訓的成本為1億美元，而DeepSeek的R1為500萬美元。盡管其大量投資，但差距強調了DeepSeek的效率。
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