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DeepSeek 论文登上 《自然》 杂志 首次披露训练 R1 成本

2025 年 9 月 18 日
在 世界
阅读时间: 1 min read
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【天顺财经】9 月 18 日消息,据外媒报道,AI 初创公司 DeepSeek(深度求索) 的论文登上 《自然》 杂志。

DeepSeek 表示其强大的 AI 模型 R1 的成功并非依赖于模仿其他大型语言模型 (LLM) 生成的示例进行训练,这一声明是随着 R1 模型的同行评审版本的发布而公布的。

论文描述了 DeepSeek 如何增强标准的大型语言模型以应对推理任务,其补充材料首次揭示了训练 R1 的成本:仅为 29.4 万美元。这不包括 DeepSeek 公司在开发 R1 所基于的基础 LLM 上花费的约 600 万美元,但总成本仍然远低于竞争对手模型被认为花费的数千万美元。

DeepSeek 表示,R1 主要使用英伟达的 H800 芯片进行训练。

R1 被认为是第一个经过同行评审过程的主要 LLM。「这是一个非常受欢迎的先例」,Hugging Face 的机器学习工程师刘易斯·图恩斯特尔说,他审阅了 《自然》 杂志的论文。「如果我们没有公开分享这一过程的大部分内容,就很难评估这些系统是否构成风险。」

自 1 月发布以来,DeepSeek 因其与世界领先的 AI 应用相比,竞争优势明显、成本低廉而备受赞誉和关注。Sensor Tower 称,DeepSeek 推出的应用在最初的 18 天内获得了 1600 万次下载,几乎是 OpenAI 的 ChatGPT 首次发布时 900 万次下载量的两倍。

公开资料显示,DeepSeek 成立于 2023 年 7 月,由知名量化资管巨头幻方量化创立,专注于开发先进的大语言模型 (LLM) 和相关技术。幻方量化的掌门人梁文锋是 DeepSeek 的创始人。

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【天顺财经】9 月 18 日消息,据外媒报道,AI 初创公司 DeepSeek(深度求索) 的论文登上 《自然》 杂志。

DeepSeek 表示其强大的 AI 模型 R1 的成功并非依赖于模仿其他大型语言模型 (LLM) 生成的示例进行训练,这一声明是随着 R1 模型的同行评审版本的发布而公布的。

论文描述了 DeepSeek 如何增强标准的大型语言模型以应对推理任务,其补充材料首次揭示了训练 R1 的成本:仅为 29.4 万美元。这不包括 DeepSeek 公司在开发 R1 所基于的基础 LLM 上花费的约 600 万美元,但总成本仍然远低于竞争对手模型被认为花费的数千万美元。

DeepSeek 表示,R1 主要使用英伟达的 H800 芯片进行训练。

R1 被认为是第一个经过同行评审过程的主要 LLM。「这是一个非常受欢迎的先例」,Hugging Face 的机器学习工程师刘易斯·图恩斯特尔说,他审阅了 《自然》 杂志的论文。「如果我们没有公开分享这一过程的大部分内容,就很难评估这些系统是否构成风险。」

自 1 月发布以来,DeepSeek 因其与世界领先的 AI 应用相比,竞争优势明显、成本低廉而备受赞誉和关注。Sensor Tower 称,DeepSeek 推出的应用在最初的 18 天内获得了 1600 万次下载,几乎是 OpenAI 的 ChatGPT 首次发布时 900 万次下载量的两倍。

公开资料显示,DeepSeek 成立于 2023 年 7 月,由知名量化资管巨头幻方量化创立,专注于开发先进的大语言模型 (LLM) 和相关技术。幻方量化的掌门人梁文锋是 DeepSeek 的创始人。

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论文描述了 DeepSeek 如何增强标准的大型语言模型以应对推理任务,其补充材料首次揭示了训练 R1 的成本:仅为 29.4 万美元。这不包括 DeepSeek 公司在开发 R1 所基于的基础 LLM 上花费的约 600 万美元,但总成本仍然远低于竞争对手模型被认为花费的数千万美元。

DeepSeek 表示,R1 主要使用英伟达的 H800 芯片进行训练。

R1 被认为是第一个经过同行评审过程的主要 LLM。「这是一个非常受欢迎的先例」,Hugging Face 的机器学习工程师刘易斯·图恩斯特尔说,他审阅了 《自然》 杂志的论文。「如果我们没有公开分享这一过程的大部分内容,就很难评估这些系统是否构成风险。」

自 1 月发布以来,DeepSeek 因其与世界领先的 AI 应用相比,竞争优势明显、成本低廉而备受赞誉和关注。Sensor Tower 称,DeepSeek 推出的应用在最初的 18 天内获得了 1600 万次下载,几乎是 OpenAI 的 ChatGPT 首次发布时 900 万次下载量的两倍。

公开资料显示,DeepSeek 成立于 2023 年 7 月,由知名量化资管巨头幻方量化创立,专注于开发先进的大语言模型 (LLM) 和相关技术。幻方量化的掌门人梁文锋是 DeepSeek 的创始人。

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DeepSeek 表示其强大的 AI 模型 R1 的成功并非依赖于模仿其他大型语言模型 (LLM) 生成的示例进行训练,这一声明是随着 R1 模型的同行评审版本的发布而公布的。

论文描述了 DeepSeek 如何增强标准的大型语言模型以应对推理任务,其补充材料首次揭示了训练 R1 的成本:仅为 29.4 万美元。这不包括 DeepSeek 公司在开发 R1 所基于的基础 LLM 上花费的约 600 万美元,但总成本仍然远低于竞争对手模型被认为花费的数千万美元。

DeepSeek 表示,R1 主要使用英伟达的 H800 芯片进行训练。

R1 被认为是第一个经过同行评审过程的主要 LLM。「这是一个非常受欢迎的先例」,Hugging Face 的机器学习工程师刘易斯·图恩斯特尔说,他审阅了 《自然》 杂志的论文。「如果我们没有公开分享这一过程的大部分内容,就很难评估这些系统是否构成风险。」

自 1 月发布以来,DeepSeek 因其与世界领先的 AI 应用相比,竞争优势明显、成本低廉而备受赞誉和关注。Sensor Tower 称,DeepSeek 推出的应用在最初的 18 天内获得了 1600 万次下载,几乎是 OpenAI 的 ChatGPT 首次发布时 900 万次下载量的两倍。

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