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不，华尔街，DeepSeek并不“远远优越”
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。
关键要点
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DeepSeek V3和R1的市场反应显示公众的短视。
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DeepSeek并不优于所有模型，GPT-4o和Gemini-2表现更佳。
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DeepSeek的训练成本被夸大，实际与同类模型相当。
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Nvidia的硬件仍然重要，DeepSeek是在Nvidia硬件上训练的。
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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。
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DeepSeek模型表现优秀，超越大多数开源模型。
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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。
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未来模型将继续改进，股票将恢复，进步将继续推进。
延伸解读
市场反应的短视
DeepSeek V3和R1的市场反应显示了投资者对新技术的短视。尽管DeepSeek在某些方面表现出色，但与GPT-4o和Gemini-2相比，其整体性能并不占优。这提醒我们在评估新产品时，需关注全面的性能数据，而非单一的市场热度。
训练成本的误解
关于DeepSeek的训练成本，公众普遍认为其成本远低于同类模型，实际上这一说法并不准确。6百万美元的成本仅是最终训练的费用，未考虑早期实验和研发支出。这表明在评估技术时，需深入了解其成本构成，避免误解。
硬件依赖性
尽管DeepSeek在性能上表现良好，但其训练依赖于Nvidia的硬件，这意味着硬件仍然是大型语言模型成功的关键因素。未来模型的进步可能会继续推动对高性能硬件的需求，尤其是对于小型企业而言，购买更多GPU将成为常态。
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。
