DeepSeek突圍奧秘曝光，一招MLA讓全世界抄作業(yè)！150 天才集結(jié)，開出千萬年薪 5萬塊GPU助力創(chuàng)新(2)
盡管論文中提到的600萬美元僅指預(yù)訓(xùn)練階段的直接成本，但高級分析師認(rèn)為，DeepSeek在硬件方面的累計投資已遠(yuǎn)超5億美元。例如，多頭潛注意力機(jī)制的開發(fā)耗時數(shù)月，消耗了大量資源。隨著算法優(yōu)化，訓(xùn)練和推理同等性能所需的計算資源不斷減少，這種趨勢在行業(yè)內(nèi)屢見不鮮。
R1在短時間內(nèi)實現(xiàn)了與o1相當(dāng)?shù)男阅芩剑靡嬗谛碌摹巴评怼狈妒?。這種方法通過合成數(shù)據(jù)生成和后訓(xùn)練強(qiáng)化學(xué)習(xí)來提升推理能力，以更低成本獲得快速進(jìn)展。谷歌的Gemini Flash 2.0 Thinking也在基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異，但在市場策略和用戶體驗上有所欠缺。
DeepSeek的技術(shù)突破，如多Token預(yù)測（MTP）和混合專家模型（MoE），引起了西方實驗室的關(guān)注。這些創(chuàng)新提高了訓(xùn)練效率并降低了推理成本。R1的成功還得益于強(qiáng)大的基礎(chǔ)模型V3和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用。
多頭潛注意力機(jī)制（MLA）顯著減少了每次查詢所需的KV緩存量，降低了運(yùn)營成本。這項創(chuàng)新特別受到美國頂級實驗室的關(guān)注。此外，由于H20芯片具有更高的內(nèi)存帶寬和容量，DeepSeek在推理工作負(fù)載方面獲得了更多效率提升。
R1雖然在性能上接近o1，但成本更低，這符合市場邏輯。率先突破新能力層次的公司將獲得價格溢價，而追趕者只能獲得適度利潤。當(dāng)前正處于技術(shù)快速迭代的周期，產(chǎn)品更新?lián)Q代速度前所未有。未來，開源模型市場將在下一代技術(shù)中迅速商品化，計算資源的集中度仍將是關(guān)鍵因素。
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