主要观点总结
国产大模型DeepSeek-V3的预训练过程消耗较少的计算资源，其性能却与前沿模型相当甚至更优。报告详细介绍了DeepSeek-V3的技术特点如MLA和DeepSeekMoE架构、无辅助损失的负载平衡策略、多token预测训练目标等，及其在各任务上的表现。DeepSeek-V3的开源引发人们对开源模型的热情，一些用户已经开始分享他们的体验。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek-V3性能与前沿模型相当且训练计算量较小。
DeepSeek-V3参数量高达671B，预训练过程仅用了较少的GPU计算资源。其在多个任务上表现出色，性能比肩甚至更优与其他前沿大模型。
关键观点2: DeepSeek-V3的技术特点和创新。
DeepSeek-V3采用了MLA和DeepSeekMoE架构，实现了高效推理和经济训练。此外，它还采用了无辅助损失的负载平衡策略和多token预测训练目标等技术创新。
关键观点3: DeepSeek-V3的开源引发人们对开源模型的热情。
DeepSeek-V3的开源版本受到了广泛的好评和关注。许多用户已经开始分享他们的体验，并且一些专家也对DeepSeek-V3的技术表示赞赏。
文章预览
机器之心报道 机器之心编辑部 今天，一个国产大模型火遍了世界。 打开 X，满眼都是讨论 DeepSeek-V3 的推文，而其中最热门的话题之一是这个参数量高达 671B 的大型语言模型的预训练过程竟然只用了 266.4 万 H800 GPU Hours，再加上上下文扩展与后训练的训练，总共也只有 278.8 H800 GPU Hours。相较之下，Llama 3 系列模型的计算预算则多达 3930 万 H100 GPU Hours—— 如此计算量足可训练 DeepSeek-V3 至少 15 次。 虽然相对于其它前沿大模型， DeepSeek-V3 消耗的训练计算量较少，但其性能却足以比肩乃至更优。 据最新发布的 DeepSeek-V3 技术报告，在英语、代码、数学、汉语以及多语言任务上，基础模型 DeepSeek-V3 Base 的表现非常出色，在 AGIEval、CMath、MMMLU-non-English 等一些任务上甚至远远超过其它开源大模型。就算与 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 这两大领先的闭源模型相比，DeepSeek
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