Actualización de DeepSeek V3: modelo de 685 mil millones de parámetros lidera la innovación del algoritmo y reconfigura el panorama de la industria de la IA
Actualización del modelo DeepSeek V3: La innovación del algoritmo lidera un nuevo paradigma en la IA
Recientemente, DeepSeek lanzó la actualización de la versión V3——DeepSeek-V3-0324, con parámetros del modelo que alcanzan los 685 mil millones, con mejoras significativas en capacidad de código, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, los ejecutivos elogiaron altamente a DeepSeek, al mismo tiempo que señalaron que la comprensión del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era errónea; la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
DeepSeek, como producto representativo de un avance en el algoritmo, ha suscitado reflexiones sobre el papel de la potencia de cálculo y el algoritmo en el desarrollo de la industria, en relación con el suministro de chips.
La evolución simbiótica de la potencia de cálculo y el algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la capacidad de cómputo proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos manejen mayores volúmenes de datos y aprendan patrones más complejos; mientras que la optimización de los algoritmos puede utilizar la capacidad de cómputo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la potencia de cálculo y el algoritmo está reconfigurando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas buscan construir clústeres de potencia de cálculo de gran escala, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes escuelas técnicas.
Reconstrucción de la cadena industrial: algunas empresas se convierten en líderes en potencia de IA a través de ecosistemas, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen la barrera de entrada mediante servicios de potencia elástica.
Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Surgimiento de la comunidad de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek, LLaMA, etc. permiten compartir los logros de innovación algorítmica y optimización de la potencia de cálculo, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El éxito de DeepSeek está íntimamente relacionado con su innovación tecnológica. A continuación se presenta una explicación sencilla de sus principales puntos de innovación:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer + MOE (Mezcla de Expertos) e introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza (Atención Latente Multi-Cabeza, MLA). Esta arquitectura es como un super equipo, donde el Transformer se encarga de las tareas regulares, y el MOE actúa como un grupo de expertos, cada uno con su propio campo de especialización, resolviendo problemas específicos el experto más capacitado, lo que mejora enormemente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar la información, mejorando aún más el rendimiento.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco actúa como un asignador inteligente de recursos, seleccionando dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades en diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Se utiliza una mayor precisión cuando se requiere alta precisión para garantizar la exactitud del modelo; se reduce la precisión cuando se puede aceptar una menor precisión, lo que ahorra recursos de cálculo, mejora la velocidad de entrenamiento y reduce el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Los métodos de inferencia tradicionales predicen un Token a la vez, mientras que la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens de una vez, acelerando considerablemente la velocidad de inferencia y reduciendo los costos de inferencia.
avances en el algoritmo de aprendizaje por refuerzo
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada de Recompensas y Penalizaciones), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. El aprendizaje por refuerzo actúa como un entrenador para el modelo, guiándolo hacia comportamientos mejores a través de recompensas y castigos. El nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, logrando un equilibrio entre el rendimiento y el costo, al mismo tiempo que mejora el rendimiento del modelo y reduce cálculos innecesarios.
Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo la demanda de poder de cálculo en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo común ahora pueden ejecutar potentes modelos de IA, reduciendo significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.
Impacto en los proveedores de chips
Muchas personas creen que DeepSeek ha eludido ciertos niveles intermedios, liberándose así de la dependencia de proveedores específicos. En realidad, DeepSeek optimiza algoritmos directamente a través de la capa PTX (Ejecución de Hilos Paralelos). PTX es un lenguaje de representación intermedia que se sitúa entre el código de alto nivel y las instrucciones reales de la GPU; al operar en este nivel, DeepSeek puede lograr un ajuste de rendimiento más fino.
El impacto en los proveedores de chips es dual. Por un lado, DeepSeek está más vinculado al hardware y al ecosistema, y la reducción de la barrera de entrada para aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de demanda del mercado para los chips de gama alta, algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de alto nivel, ahora podrían ejecutarse de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media o incluso de consumo.
Significado para la industria de la IA
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura tecnológica para la industria de la IA. En el contexto de la limitación de chips de alta gama, la idea de "software que complementa el hardware" ha reducido la dependencia de chips importados de primer nivel.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión sobre la demanda de potencia de cálculo, lo que permite a los proveedores de servicios de potencia de cálculo extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software, mejorando así la rentabilidad de la inversión. En la parte inferior, el modelo de código abierto optimizado reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek sin necesidad de grandes recursos de potencia de cálculo, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en sectores verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de AI descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3. La arquitectura innovadora, los algoritmos eficientes y la menor demanda de potencia de cálculo hacen posible el razonamiento de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer diferentes redes de expertos, eliminando la necesidad de que un único nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo de un solo nodo, mejorando la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos de computación de alta gama, permitiendo que más recursos de computación se unan a la red de nodos. Esto no solo reduce la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad de cálculo y la eficiencia de toda la red.
Sistema multiagente
Optimización de estrategias de trading inteligente: A través del análisis de datos del mercado en tiempo real, la predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, la ejecución de transacciones en la cadena y la supervisión de resultados de transacciones, la operación colaborativa de los agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores beneficios.
Ejecución automática de contratos inteligentes: la monitorización de contratos inteligentes, la ejecución y la supervisión de resultados se llevan a cabo mediante la colaboración de agentes, lo que permite la automatización de lógicas comerciales más complejas.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: la IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según sus preferencias de riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.
DeepSeek, bajo la restricción de potencia de cálculo, busca突破 a través de la innovación en algoritmos, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de la IA. Reduciendo las barreras de aplicación, promoviendo la fusión de Web3 y IA, aliviando la dependencia de chips de alta gama y potenciando la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. En el futuro, el desarrollo de la IA ya no será solo una competencia de potencia de cálculo, sino una competencia de optimización conjunta entre potencia de cálculo y algoritmos. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con inteligencia.
Esta página puede contener contenido de terceros, que se proporciona únicamente con fines informativos (sin garantías ni declaraciones) y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
13 me gusta
Recompensa
13
7
Compartir
Comentar
0/400
ApeWithNoFear
· hace13h
La potencia computacional ha alcanzado niveles astronómicos.
Ver originalesResponder0
ParanoiaKing
· 08-05 09:24
¿685 mil millones de parámetros? ¿Estás bromeando?
Ver originalesResponder0
LiquidityNinja
· 08-05 09:20
6850 mil millones de parámetros... no se puede negar que las tarjetas N han ganado de manera aplastante.
Ver originalesResponder0
liquidation_surfer
· 08-05 09:18
Aquí vamos de nuevo con el que quema tarjetas gráficas.
Ver originalesResponder0
GasFeeCry
· 08-05 09:02
Los fabricantes de chips se ríen
Ver originalesResponder0
MidnightGenesis
· 08-05 08:57
La monitorización muestra que el consumo de recursos de v3 ha tenido un Gran aumento. Parece que los fabricantes de chips van a ganar una fortuna.
Actualización de DeepSeek V3: modelo de 685 mil millones de parámetros lidera la innovación del algoritmo y reconfigura el panorama de la industria de la IA
Actualización del modelo DeepSeek V3: La innovación del algoritmo lidera un nuevo paradigma en la IA
Recientemente, DeepSeek lanzó la actualización de la versión V3——DeepSeek-V3-0324, con parámetros del modelo que alcanzan los 685 mil millones, con mejoras significativas en capacidad de código, diseño de UI y capacidad de inferencia.
En la reciente conferencia GTC 2025, los ejecutivos elogiaron altamente a DeepSeek, al mismo tiempo que señalaron que la comprensión del mercado de que el modelo eficiente de DeepSeek reduciría la demanda de chips era errónea; la demanda de computación en el futuro solo aumentará, no disminuirá.
DeepSeek, como producto representativo de un avance en el algoritmo, ha suscitado reflexiones sobre el papel de la potencia de cálculo y el algoritmo en el desarrollo de la industria, en relación con el suministro de chips.
La evolución simbiótica de la potencia de cálculo y el algoritmo
En el campo de la IA, la mejora de la capacidad de cómputo proporciona una base para la ejecución de algoritmos más complejos, permitiendo que los modelos manejen mayores volúmenes de datos y aprendan patrones más complejos; mientras que la optimización de los algoritmos puede utilizar la capacidad de cómputo de manera más eficiente, mejorando la eficiencia en el uso de los recursos de cálculo.
La relación simbiótica entre la potencia de cálculo y el algoritmo está reconfigurando el panorama de la industria de la IA:
Diversificación de la ruta técnica: algunas empresas buscan construir clústeres de potencia de cálculo de gran escala, mientras que otras se centran en la optimización de la eficiencia del algoritmo, formando diferentes escuelas técnicas.
Reconstrucción de la cadena industrial: algunas empresas se convierten en líderes en potencia de IA a través de ecosistemas, mientras que los proveedores de servicios en la nube reducen la barrera de entrada mediante servicios de potencia elástica.
Ajuste de la asignación de recursos: las empresas buscan un equilibrio entre la inversión en infraestructura de hardware y el desarrollo de algoritmos eficientes.
Surgimiento de la comunidad de código abierto: modelos de código abierto como DeepSeek, LLaMA, etc. permiten compartir los logros de innovación algorítmica y optimización de la potencia de cálculo, acelerando la iteración y difusión de la tecnología.
Innovación tecnológica de DeepSeek
El éxito de DeepSeek está íntimamente relacionado con su innovación tecnológica. A continuación se presenta una explicación sencilla de sus principales puntos de innovación:
Optimización de la arquitectura del modelo
DeepSeek utiliza una arquitectura combinada de Transformer + MOE (Mezcla de Expertos) e introduce un mecanismo de atención latente multi-cabeza (Atención Latente Multi-Cabeza, MLA). Esta arquitectura es como un super equipo, donde el Transformer se encarga de las tareas regulares, y el MOE actúa como un grupo de expertos, cada uno con su propio campo de especialización, resolviendo problemas específicos el experto más capacitado, lo que mejora enormemente la eficiencia y precisión del modelo. El mecanismo MLA permite que el modelo preste atención de manera más flexible a diferentes detalles importantes al procesar la información, mejorando aún más el rendimiento.
Innovación en métodos de entrenamiento
DeepSeek ha propuesto un marco de entrenamiento de precisión mixta FP8. Este marco actúa como un asignador inteligente de recursos, seleccionando dinámicamente la precisión de cálculo adecuada según las necesidades en diferentes etapas del proceso de entrenamiento. Se utiliza una mayor precisión cuando se requiere alta precisión para garantizar la exactitud del modelo; se reduce la precisión cuando se puede aceptar una menor precisión, lo que ahorra recursos de cálculo, mejora la velocidad de entrenamiento y reduce el uso de memoria.
Mejora de la eficiencia de inferencia
En la fase de inferencia, DeepSeek introduce la tecnología de Predicción de Múltiples Tokens (Multi-token Prediction, MTP). Los métodos de inferencia tradicionales predicen un Token a la vez, mientras que la tecnología MTP puede predecir múltiples Tokens de una vez, acelerando considerablemente la velocidad de inferencia y reduciendo los costos de inferencia.
avances en el algoritmo de aprendizaje por refuerzo
El nuevo algoritmo de aprendizaje por refuerzo de DeepSeek, GRPO (Optimización Generalizada de Recompensas y Penalizaciones), optimiza el proceso de entrenamiento del modelo. El aprendizaje por refuerzo actúa como un entrenador para el modelo, guiándolo hacia comportamientos mejores a través de recompensas y castigos. El nuevo algoritmo de DeepSeek es más eficiente, logrando un equilibrio entre el rendimiento y el costo, al mismo tiempo que mejora el rendimiento del modelo y reduce cálculos innecesarios.
Estas innovaciones han formado un sistema técnico completo, reduciendo la demanda de poder de cálculo en toda la cadena, desde el entrenamiento hasta la inferencia. Las tarjetas gráficas de consumo común ahora pueden ejecutar potentes modelos de IA, reduciendo significativamente la barrera de entrada para las aplicaciones de IA, permitiendo que más desarrolladores y empresas participen en la innovación de IA.
Impacto en los proveedores de chips
Muchas personas creen que DeepSeek ha eludido ciertos niveles intermedios, liberándose así de la dependencia de proveedores específicos. En realidad, DeepSeek optimiza algoritmos directamente a través de la capa PTX (Ejecución de Hilos Paralelos). PTX es un lenguaje de representación intermedia que se sitúa entre el código de alto nivel y las instrucciones reales de la GPU; al operar en este nivel, DeepSeek puede lograr un ajuste de rendimiento más fino.
El impacto en los proveedores de chips es dual. Por un lado, DeepSeek está más vinculado al hardware y al ecosistema, y la reducción de la barrera de entrada para aplicaciones de IA podría ampliar el tamaño total del mercado; por otro lado, la optimización del algoritmo de DeepSeek podría cambiar la estructura de demanda del mercado para los chips de gama alta, algunos modelos de IA que originalmente requerían GPU de alto nivel, ahora podrían ejecutarse de manera eficiente en tarjetas gráficas de gama media o incluso de consumo.
Significado para la industria de la IA
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un camino de ruptura tecnológica para la industria de la IA. En el contexto de la limitación de chips de alta gama, la idea de "software que complementa el hardware" ha reducido la dependencia de chips importados de primer nivel.
En la parte superior, un algoritmo eficiente reduce la presión sobre la demanda de potencia de cálculo, lo que permite a los proveedores de servicios de potencia de cálculo extender el ciclo de vida del hardware a través de la optimización del software, mejorando así la rentabilidad de la inversión. En la parte inferior, el modelo de código abierto optimizado reduce la barrera de entrada para el desarrollo de aplicaciones de IA. Muchas pequeñas y medianas empresas pueden desarrollar aplicaciones competitivas basadas en el modelo DeepSeek sin necesidad de grandes recursos de potencia de cálculo, lo que dará lugar a la aparición de más soluciones de IA en sectores verticales.
El profundo impacto de Web3+AI
Infraestructura de AI descentralizada
La optimización del algoritmo de DeepSeek proporciona un nuevo impulso a la infraestructura de IA Web3. La arquitectura innovadora, los algoritmos eficientes y la menor demanda de potencia de cálculo hacen posible el razonamiento de IA descentralizada. La arquitectura MoE es naturalmente adecuada para el despliegue distribuido, donde diferentes nodos pueden poseer diferentes redes de expertos, eliminando la necesidad de que un único nodo almacene el modelo completo, lo que reduce significativamente los requisitos de almacenamiento y cálculo de un solo nodo, mejorando la flexibilidad y eficiencia del modelo.
El marco de entrenamiento FP8 reduce aún más la necesidad de recursos de computación de alta gama, permitiendo que más recursos de computación se unan a la red de nodos. Esto no solo reduce la barrera de entrada para participar en el cálculo descentralizado de IA, sino que también mejora la capacidad de cálculo y la eficiencia de toda la red.
Sistema multiagente
Optimización de estrategias de trading inteligente: A través del análisis de datos del mercado en tiempo real, la predicción de fluctuaciones de precios a corto plazo, la ejecución de transacciones en la cadena y la supervisión de resultados de transacciones, la operación colaborativa de los agentes ayuda a los usuarios a obtener mayores beneficios.
Ejecución automática de contratos inteligentes: la monitorización de contratos inteligentes, la ejecución y la supervisión de resultados se llevan a cabo mediante la colaboración de agentes, lo que permite la automatización de lógicas comerciales más complejas.
Gestión de carteras de inversión personalizadas: la IA ayuda a los usuarios a encontrar en tiempo real las mejores oportunidades de staking o provisión de liquidez según sus preferencias de riesgo, objetivos de inversión y situación financiera.
DeepSeek, bajo la restricción de potencia de cálculo, busca突破 a través de la innovación en algoritmos, abriendo un camino de desarrollo diferenciado para la industria de la IA. Reduciendo las barreras de aplicación, promoviendo la fusión de Web3 y IA, aliviando la dependencia de chips de alta gama y potenciando la innovación financiera, estos impactos están remodelando el panorama de la economía digital. En el futuro, el desarrollo de la IA ya no será solo una competencia de potencia de cálculo, sino una competencia de optimización conjunta entre potencia de cálculo y algoritmos. En esta nueva pista, innovadores como DeepSeek están redefiniendo las reglas del juego con inteligencia.