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      5.🎲引入了全新的功能模块，丰富了应用的功能性。;

      6.🍆引入了社区功能，让用户之间可以交流和分享。;

      4、编辑评论

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      2.🚌语音控制：新增语音控制功能，通过语音指令操作应用。无论是查找信息还是进行设置，都能通过语音轻松完成，解放双手。;

      3.🍲学习计划：新增学习计划功能，通过应用制定和跟踪学习目标。无论是课程安排、复习计划还是学习记录，都能通过学习计划功能系统管理，提升学习效果。;

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【问鼎娱乐——开启娱乐圈的新篇章******

在快速发展的现代社会中，娱乐行业以其巨大的市场潜力和丰富的文化资源吸引着无数资本与创意的涌入。随着消费观念的转变和技术的不断进步，传统的娱乐形式早已无法满足年轻一代的需求，他们更渴望个性化、创新和多元化的内容。在这种大环境下，问鼎娱乐应运而生，成为了行业中的新星。

问鼎娱乐的出现，无疑是娱乐圈的一个重大变革。作为一个全新崭露头角的娱乐公司，它凭借敏锐的市场嗅觉和创新的经营模式，迅速脱颖而出，并吸引了业界和粉丝们的广泛关注。问鼎娱乐不仅专注于影视制作、明星经纪等传统业务，还积极拓展电竞、短视频、数字内容等新兴领域，为市场注入了强大的活力。

创新引领，打破娱乐格局

娱乐行业发展至今，竞争愈加激烈，观众的口味逐渐多元化，新的娱乐形态层出不穷。如何在千篇一律的内容中脱颖而出？问鼎娱乐深刻洞察到这一趋势，率先提出“内容为王，创新为魂”的理念，以独特的创意和质量为基础，成功打造了一系列精品娱乐内容。

在影视制作方面，问鼎娱乐不拘一格，精益求精。与传统制作方不同，他们强调原创性与高品质的结合，力求每一部作品都能突破观众的想象界限。通过精心挑选导演和演员，结合前沿技术，他们不仅打造出了多部票房与口碑双丰收的电影，还推动了行业对高质量内容的重视。

问鼎娱乐在明星经纪方面同样注重创新。公司独创了“多元化经纪”模式，将传统的经纪业务与娱乐产业链上的各个环节紧密结合。无论是影视、音乐、舞蹈，还是综艺、体育等领域，问鼎娱乐都能为艺人提供全方位的支持，使得每位艺人在各自的专业领域能够迅速崭露头角，拓展更广阔的职业道路。

跨界合作，共同发展

问鼎娱乐的另一大亮点便是其跨界合作的能力。娱乐行业虽然以影视为主，但近年来，电竞、直播、短视频等新兴行业的崛起也让传统娱乐公司感受到了前所未有的挑战与机遇。问鼎娱乐敏锐地意识到，单一的业务模式已经无法满足年轻消费者的需求，于是他们积极推动跨界合作。

通过与国内外知名电竞公司、直播平台、短视频平台等的战略合作，问鼎娱乐不仅拓展了自身的业务范畴，还通过互联网技术和社交媒体的力量迅速扩大了品牌的影响力。如今，问鼎娱乐的艺人和作品已经遍布各大热门平台，从电视剧到短视频，从直播到电竞赛事，问鼎娱乐凭借多元化的战略布局，占据了娱乐行业的多个重要领域。

问鼎娱乐的这一创新布局，极大地提升了其在年轻人中的知名度与喜爱度，迅速建立了强大的粉丝基础。与此公司通过多元化的内容和跨平台的传播渠道，打破了传统娱乐行业“单一渠道”的局限，走在了行业发展的前沿。

娱乐生态，打造全产业链

问鼎娱乐的成功不仅仅在于其强大的内容生产能力和跨界合作，更在于它构建了一个完整的娱乐生态链。在这个娱乐生态中，制作、经纪、版权、内容发行、品牌合作等各个环节紧密衔接，共同推动着整个公司向前发展。

问鼎娱乐注重从源头打造精品内容。无论是影视剧的选题、剧本的创作，还是制作环节的每一个细节，问鼎娱乐都严格把控，力求呈现给观众最具品质和最具创意的作品。这种对品质的执着追求，使得他们的作品不仅能在短期内收获大量的票房和口碑，还能够在市场中留下深刻的印象，成为长久持续的文化符号。

在艺人经纪方面，问鼎娱乐不仅为明星提供传统的经纪服务，还为其提供了更广泛的发展平台。通过与品牌方、广告商以及内容平台的深度合作，问鼎娱乐为艺人创造了更多的曝光机会，帮助他们拓展影响力。与此公司还鼓励艺人多方面发展，比如参演电视剧的也能参与到网络综艺、短视频创作甚至是品牌代言等领域，真正实现“全方位发展”。

问鼎娱乐还在版权运营上展现了独特的眼光和能力。公司不仅积极布局原创内容，还与国内外众多媒体平台合作，进行版权的跨平台、跨国度运营。通过智能化的数据分析，问鼎娱乐精准捕捉观众的需求，及时调整内容制作方向，使得公司在版权市场的竞争中稳占上风，形成了强大的内容聚合力。

明星培养，打造行业标杆

问鼎娱乐不仅在内容和生态方面做出了开创性的尝试，其在明星培养上的独到眼光同样让人印象深刻。公司坚持“以人为本”的理念，通过科学合理的经纪管理体系，精心挑选与培养各类艺人，并为他们量身定制职业发展路线。与此问鼎娱乐还注重艺人全方位的成长，帮助其提升演技、唱功、舞蹈等多方面能力，确保每一位艺人都能在各自的领域中脱颖而出，成为行业标杆。

如今，问鼎娱乐旗下的明星已经成为各大品牌和综艺节目的宠儿，他们的粉丝基础庞大，影响力深远。而这些明星的成功也为问鼎娱乐带来了更多的商业机会和发展潜力，推动公司向着更高的目标不断前进。

展望未来，问鼎娱乐的无限可能

随着娱乐行业的不断发展，问鼎娱乐将继续坚持创新和品质的理念，进一步拓展其在国内外的市场份额。未来，问鼎娱乐不仅将持续发力影视、音乐、电竞等传统领域，还会深入探索人工智能、大数据等新兴技术的应用，将更多的前沿科技与娱乐产业结合，为观众带来全新的娱乐体验。

无论是内容创作、跨界合作，还是生态建设与明星培养，问鼎娱乐都在以独特的方式引领着娱乐行业的新风潮。未来，问鼎娱乐有望成为行业的领导者，为全球观众带来更加精彩纷呈的娱乐盛宴。

【《贪玩蓝月》张馨予高调出关，与众魔族展开生死对决******

大家好呀，我是《贪玩蓝月》手游的小编~

神龙一直都是我们《贪玩蓝月》最激情的战斗之一，无数玩家都城战当晚前仆后继，只为争夺竖立在中心的石柱。但最近魔族竟趁着我们贪玩三大男神闭关修炼大举入侵蓝月大陆，占领了神龙都城！

令人意想不到的是魔族忽略了最近刚刚降临蓝月大陆的传奇女神张馨予。我们的传奇女神以一己之力，率领众人，与魔族展开生死对决，重新夺回神龙都城，并将魔族再次逐出蓝月大陆！

而小编最近在快手中发现在最近的一场神龙中，一名跟战士一样刚的高战法师，在不停的复活输出-被击败-再复活输出-再被击败的过程中，竟意外地捡到了两件强化了12的盛世。

那么大家觉得他是赚了还是亏了呢？

有些人靠激情PK来获取别人的资源，而有些神豪直接通过每周活动来获取一些基础资源道具。看他快速地点击购买按钮，奖励内容则是什么都不看。小编只想跟他说一句：“土豪，我们做朋友吧！”

原以为渣妹和土豪的距离就只是相隔一个手机屏幕。直到小编手贱看了一下快手评论区

原来小编和土豪相隔的距离足足有一个银河系那么远！！！

小编每次充值都会精打细算，确保将每一个元宝都花在关键节点上，因为小编知道，这都是自己辛辛苦苦的打工钱，这个月花完了就只能等待下个月，所以为什么小编现在的战力一直那么低，就是这个原因了。

以此同时，我们的平民活动【节日狂嗨】和【节日兑换】依旧如期开启。如果有一天你当上了贪玩蓝月这款游戏的策划，不知道各位对日常活动有哪些主意呢？不妨到前往公众号【贪玩蓝月手游】，在留言区告诉小编呗~

《贪玩蓝月：王者传奇》是一款大型多人ARPG游戏，采用全2.5D图像技术，通过即时的光影成像技术，营造亦真亦幻的游戏世界。游戏美术设计上汲取了东西方的美术元素，使用玄幻而写实的美术风格，人物造型华丽而独特，富有真实立体效果和绚丽的光影。游戏参考了大量中国古代神话故事和传说，并加以独创的发挥，塑造出一个奇幻的东方神话世界。

【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

【多人实时竞技音速手游《冠军超音速》不删档测试今日开启******

圣诞节将至，街上响起的“Merry Christmas”在寒冷的冬夜里听起来也显得格外温馨。在享受节日氛围的同时，这里要告诉大家一个好消息，多人实时竞技音速手游《冠军超音速》不删档测试将于12月19日10:00准时开启！这个冬天，让《冠军超音速》燃起音乐的热情之火吧！

《冠军超音速》官网传送门：http://twc.boltrend.com

开服礼包，登录领取

12月19日10：00《冠军超音速》准时开启不删档测试，开服前七天各位小伙伴可以领取超值开服礼包，包括5000金币、100钻石和不删档测试限定头像一枚，彰显开服玩家的尊贵身份！

偶像联动，跨界出道

作为《偶像超音速》的姊妹游戏，《冠军超音速》将会在开服活动中与传说偶像“蕾娜”进行联动，自开服起到12月28日23：59，游戏中将会开放活动赛《欢迎来到蕾娜的世界——和你在一起》活动。

根据活动点数和排名，将会有GP、MP等丰厚奖励。更有DJMAX经典歌曲《To Be With You》和限定称号作为惊喜大奖，努力在《冠军超音速》中夺得排名和积分吧！

超值曲包，琳琅满目

音速游戏当然少不了丰富的歌曲作为支撑，《冠军超音速》开服后将会上架多个不同风格、不同难度的礼包，大家可以凭自己的喜好自由选择。

其中包括古典音乐再创作的经典曲包、超高难度的的硬核区包、适合新手练习用的新手曲包和进阶曲包。总有一款适合你！

经典曲目，国区翻倍

除了需要用钻石购买的礼包外，《冠军超音速》将会上线八首永久免费的DJMAX经典歌曲。而国区更有限定的八首曲目，包括七朵组合的中国风歌曲和《赛马》等传统音乐。翻倍的快乐，翻倍的惊喜，尽在《冠军超音速》。

圣诞活动，充值翻倍

《冠军超音速》上线之际，《偶像超音速》也一样有多种福利活动。除了常规的充值活动和拼图活动，圣诞节自然也是有更多加码的福利啦。12月24日~26日，首充奖励翻倍开启，12月24日~12月25日，圣诞礼包欢乐来袭，短短两三天时间，错过可就没有了哟。

DANCE偶像，概率UP

《偶像超音速》新一期的概率UP是属于DANCE偶像们的。九尾狐妖阿狸拥有令人惧怕的妖怪和娇羞少女的两面，你能否驾驭得了这两种截然不同的风格呢？另一位概率UP的五星偶像则是身穿侦探套装的高中生偶像雪莉，她和璐璐的组合堪称是一对活宝，有了她，相信也能为你的偶像阵容增添不少活力。

参与概率UP的四星偶像则是有三位，分别是来自蛮荒之地的机器人汤米·舒尔茨、带有悲剧命运的女王多萝西和喵人族童星艾达。这期的DANCE偶像大部分都是偏可爱风，萝莉控的小伙伴们正好可以趁着首充翻倍好好充实一下自己的偶像阵容了~

这个圣诞节，《冠军超音速》不删档测试和《偶像超音速》的圣诞活动共同开启，对于喜欢音速手游的小伙伴们来说可谓双喜临门。

【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

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