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不，华尔街，DeepSeek并不“远远优越”
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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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。
❓
延伸问答
DeepSeek V3和R1的市场反应如何？
DeepSeek V3和R1的市场反应显示了公众的短视，认为其优于所有模型，但实际上并非如此。
DeepSeek与其他模型相比表现如何？
DeepSeek并不优于所有模型，GPT-4o和Gemini-2的表现更佳。
DeepSeek的训练成本是多少？
DeepSeek的训练成本被夸大，实际与同类模型相当，最终训练运行的成本约为600万美元。
DeepSeek是在哪种硬件上训练的？
DeepSeek是在Nvidia的硬件上训练的，Nvidia的硬件仍然重要。
DeepSeek如何提高大型语言模型的可获取性？
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。
未来DeepSeek模型的发展趋势是什么？
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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