DeepSeek-V3通过几种优化资源利用率的创新策略和架构选择来实现成本效益，而不会损害绩效。
##成本效益的关键策略
** 1。 Experts（MOE）体系结构的混合物：
DeepSeek-V3采用了专家体系结构的混合物，该体系结构仅激活其参数的一个子集（在6710亿个参数中，有370亿）用于任何给定的任务。这种选择性激活大大减少了计算需求，从而使模型能够有效执行复杂的任务，同时最大程度地减少资源使用[1] [2] [6]。
** 2。有效的硬件利用：
该模型旨在在较旧的，功能较低的GPU上有效运行，该GPU比最新的高性能芯片便宜得多。这种方法不仅降低了运营成本，还可以扩大预算有限的组织的可及性[1] [5]。 DeepSeek-V3使用2048 GPU进行了培训，总成本约为550万美元，这与与其他领先模型相关的较高费用形成了鲜明的对比[2] [9]。
** 3。高级培训技术：
DeepSeek-V3结合了低精度计算和存储方法，例如FP8混合精度训练，从而减少记忆使用情况并加速训练过程。这些技术允许在维持高性能水平的同时加快处理时间[3] [6]。该模型的培训在不到两个月的时间内完成，仅利用280万小时的GPU小时，占许多竞争对手所需的时间的一小部分[4] [9]。
** 4。创新负载平衡和预测策略：
该模型利用无辅助策略来实现负载平衡和多言论预测目标，以提高性能，而不会产生额外的成本。对资源的仔细管理确保了模型的所有组成部分有效地共同起作用，最大程度地提高了输出，同时最大程度地减少了废物[4] [6]。
##性能指标
尽管DeepSeek-V3的运营成本较低，但在各种基准测试中表现出了出色的功能，在编码和数学解决问题等任务中表现优于许多较大的模型。它的体系结构使其能够在理解复杂查询的情况下表现出色，而无需依赖于GPT-4（例如GPT-4 [2] [6]）通常要求的广泛计算资源。
总而言之，DeepSeek-V3结合了有效的建筑设计，硬件的战略使用，先进的培训方法和创新的操作策略，使其能够以大大降低的成本提供高性能，从而使其成为AI景观中的强大竞争者。
引用：
[1] https://www.businessinsider.com/xplaining-deepseek-chinese-models-models-scaring-caring-markets-2025-1
[2] https://fastbots.ai/blog/deepseek-v3-what-it-is-is-and-why-why-everyone-s-buzzing-about-it
[3] https://adasci.org/deepseek-v3-explation-eptimization-efficity-efficy-and-scale/
[4] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[5] https://www.unite.ai/deepseek-v3-how-a-a-chinese-ai----------------------------a- a-ai-ai-startup-outpaces-tech-giants-in-cost-and-performance/
[6] https://www.deeplearning.ai/the-batch/deepseek-v3-redefines-llm-performance-and-cost-formicy/
[7] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-know-bout-mout-this-new-llm-in-in-in-in-in-in-in-phoce
[8] https://deepseekv3.org/blog/deepseek-v3-practical-impact
[9] https://c3.unu.edu/blog/the-open-source-revolution-in-ai-deepseeks-challenge-challenge-to-the-status-quo