DeepSeek如何与其他模型相比，在计算资源使用方面

###有效参数激活
DeepSeek采用了Experts（MOE）体系结构的混合物，这意味着在其6710亿个参数中，仅激活370亿个特定任务。这种选择性激活使DeepSeek能够保持高性能，同时大大降低计算成本。相比之下，传统模型经常用于每个任务的所有参数，从而导致更高的资源消耗[1] [2]。

###培训效率
DeepSeek-V3的培训需要使用NVIDIA H800芯片约278.8万GPU小时，转化约为557.6万美元的成本。与其他领先模型相比，这非常低，该模型可能会在类似的培训任务中产生的成本高10倍[3] [7]。效率源于优化的算法和硬件共同设计，这些算法在培训过程中最小化开销，使其成为开发人员的成本效益选择[4]。

###性能指标
尽管具有有效的资源使用情况，DeepSeek在各种基准测试基准方面表现出色。例如，它在人道主义任务上得分为73.78％，用于解决问题的GSM8K的编码任务为73.78％，在解决问题的方面表现优于许多竞争对手，同时消耗了更少的资源[1] [4]。该性能是在任何时候都活跃的不到6％的参数，展示了其提供高质量输出的能力，而没有其他LLM的广泛计算需求。

###上下文处理
DeepSeek在处理长上下文窗口方面也表现出色，支持多达128K代币，这比通常在32K至64K代币之间处理的许多其他模型要多得多。该功能可以增强其在复杂任务（例如代码生成和数据分析[1]等复杂任务中的效用。

＃＃＃ 结论
总而言之，DeepSeek对MOE架构的创新使用使其在任务过程中仅激活其参数的一小部分，从而节省了计算资源和成本。其有效的培训过程和强大的绩效指标将其定位为大语言模型的景观中强大的竞争者，尤其是对于需要效率和高性能的应用程序。