本文来自“DeepSeek完全实用手册（120页）”，DeepSeek共研发开源十余款模型，目前最受关注的有V3对话模型和R1推理模型，分别于2024年12月26日和2025年1月20日先后发布。从反映关注度的微信指数上可以看出，两次模型发布都造成了后续DeepSeek关注度的飙升，12月28日DeepSeek指数达到约6000万，1月31日达9.8亿。
V3：是采用混合专家架构（MoE）的高性能对话模型，支持多任务处理并在代码生成、数学推理等场景表现优异。
R1：是基于强化学习训练的推理模型，专注于代码生成和复杂数学问题解决，推理能力通过蒸馏技术可迁移至小型模型。
从模型训练看，DeepSeek-V3 在2048 块H800 GPU 训练3.7天，换算成单块GPU共278.8万小时，以H800每小时2美元成本计算，最后一轮训练硬件成本仅约558 万美元；Meta同规格的Llama 3.1模型约花费9240万美元，相比高出16倍。
《42篇半导体行业深度报告&图谱（合集）
未完待续，请参考完整版报告“DeepSeek完全实用手册（120页）”，“北京大学：DeepSeek与AIGC应用（研讨版）”，“北京大学：DeepSeek提示词工程和落地场景（研讨版）”，获取更多内容......
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亚太芯谷科技研究院：2024年AI大算力芯片技术发展与产业趋势
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