不,华尔街,DeepSeek并不“远远优越”

不,华尔街,DeepSeek并不“远远优越”

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内容提要

DeepSeek V3和R1的市场反应显示了公众的短视。DeepSeek并不优于所有模型,GPT-4o和Gemini-2表现更佳。训练成本被夸大,实际与同类模型相当。尽管DeepSeek表现优秀,但Nvidia的硬件仍然重要,未来模型将继续改进。

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关键要点

  • DeepSeek V3和R1的市场反应显示公众的短视。

  • DeepSeek并不优于所有模型,GPT-4o和Gemini-2表现更佳。

  • DeepSeek的训练成本被夸大,实际与同类模型相当。

  • Nvidia的硬件仍然重要,DeepSeek是在Nvidia硬件上训练的。

  • DeepSeek使大型语言模型对本地客户更易获取,促进小型企业购买更多GPU。

  • DeepSeek模型表现优秀,超越大多数开源模型。

  • DeepSeek在训练过程中使用了8位浮点数,牺牲了一些精度以节省内存和提升性能。

  • 未来模型将继续改进,股票将恢复,进步将继续推进。

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