馬斯克評論稱:“有趣的分析。我所見過的最好的?!薄癆I 將無處不在?!?/p>
關(guān)于 DeepSeek r1 的真相與細節(jié),該應(yīng)用在相關(guān) App Store 類別中下載量排名第一,領(lǐng)先于 ChatGPT,并且超過了 Gemini 和 Claude 的表現(xiàn)。從質(zhì)量角度看,它與 o1 相當,但不及 o3。r1 實現(xiàn)了真正的算法突破,在訓(xùn)練和推理方面都顯著提高了效率。FP8 訓(xùn)練、MLA 和多 token 預(yù)測都有重要意義。盡管其訓(xùn)練成本僅為 600 萬美元,但這數(shù)字可能具有誤導(dǎo)性。即使硬件架構(gòu)新穎,值得注意的是他們使用 PCI-Express 進行擴展。
根據(jù)技術(shù)論文,600 萬美元并不包括前期研究和架構(gòu)、算法及數(shù)據(jù)消融實驗的成本。這意味著只有在實驗室已經(jīng)在前期研究上投入數(shù)億美元并且能夠訪問更大規(guī)模集群的情況下,才能以 600 萬美元的成本訓(xùn)練出 r1 質(zhì)量的模型。DeepSeek 顯然擁有遠超 2048 個 H800 的算力;早期的一篇論文提到擁有 10000 個 A100 的集群。一個同樣聰明的團隊不可能僅憑 600 萬美元就能啟動 2000 個 GPU 集群并從頭開始訓(xùn)練 r1。大約 20% 的 Nvidia 收入來自新加坡,但 20% 的 Nvidia GPU 可能并不在新加坡。存在大量的知識蒸餾,如果沒有對 GPT-4o 和 o1 的無障礙訪問,他們可能無法完成這個訓(xùn)練。限制前沿 GPU 的訪問權(quán)限卻不對中國蒸餾美國前沿模型的能力采取任何措施,這顯然違背了出口限制的目的。
DeepSeek r1 確實具有重要意義,尤其在推理成本上比 o1 低得多且效率更高,這比 600 萬美元的訓(xùn)練成本更具意義。r1 的每次 API 調(diào)用成本比 o1 低 93%,可以在高端工作站上本地運行,而且似乎沒有遇到任何速率限制。簡單計算一下,每 10 億個活躍參數(shù)在 FP8 下需要 1GB 的 RAM,因此 r1 需要 37GB 的 RAM。批處理大大降低了成本,更多的計算能力增加了每秒 token 數(shù),所以云端推理仍然具有優(yōu)勢。這里還存在真正的地緣政治動態(tài),“Stargate”之后發(fā)布并非巧合。
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