Обновление модели DeepSeek V3: Алгоритм революция ведет к новой парадигме ИИ
На днях DeepSeek выпустил обновление версии V3 — DeepSeek-V3-0324, параметры модели достигли 685 миллиардов, с значительными улучшениями в области кодирования, дизайна интерфейса и вычислительных возможностей.
На недавно завершившейся конференции GTC 2025 руководители высоко оценили DeepSeek и отметили, что прежнее мнение рынка о том, что эффективная модель DeepSeek снизит потребность в чипах, является ошибочным. В будущем потребность в вычислениях будет только расти, а не уменьшаться.
DeepSeek как продукт, представляющий собой прорыв в области алгоритмов, вызвал размышления о роли вычислительной мощности и алгоритмов в развитии отрасли в связи с отношениями между поставщиками чипов.
Сосуществующая эволюция мощности и алгоритма
В области ИИ повышение вычислительной мощности создает основу для выполнения более сложных алгоритмов, позволяя моделям обрабатывать большие объемы данных и обучаться более сложным паттернам; в то время как оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность и повышать эффективность использования вычислительных ресурсов.
Симбиотические отношения между вычислительной мощностью и алгоритмом вновь формируют ландшафт AI-отрасли:
Дифференциация технических направлений: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие кластеры вычислительной мощности, в то время как другие сосредотачиваются на оптимизации эффективности алгоритмов, формируя различные технические школы.
Реконструкция цепочки поставок: некоторые компании становятся лидерами в области вычислительных мощностей ИИ через экосистему, тогда как облачные сервис-провайдеры снижают барьеры для развертывания за счет гибких вычислительных услуг.
Корректировка распределения ресурсов: компании ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных Алгоритм.
Восхождение открытых сообществ: такие открытые модели, как DeepSeek, LLaMA, позволяют делиться результатами инноваций в области Алгоритм и оптимизации вычислительных мощностей, ускоряя техногенное развитие и распространение.
Технологические инновации DeepSeek
Успех DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями. Вот простое объяснение его основных инновационных аспектов:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует комбинированную архитектуру Transformer+MOE (Mixture of Experts) и вводит механизм многоголового латентного внимания (Multi-Head Latent Attention, MLA). Эта архитектура напоминает суперкоманду: Transformer отвечает за обычные задачи, MOE выступает в роли группы экспертов, каждый из которых имеет свою область специализации, и при возникновении конкретной проблемы к ней подключается наиболее подходящий эксперт, что значительно повышает эффективность и точность модели. Механизм MLA позволяет модели более гибко сосредоточиваться на различных важных деталях при обработке информации, что дополнительно улучшает производительность.
Инновации в методах тренировки
DeepSeek предложила FP8 смешанную точность тренировочного фреймворка. Этот фреймворк похож на интеллектуальный распределитель ресурсов, который динамически выбирает подходящую вычислительную точность в зависимости от потребностей на разных этапах обучения. При необходимости высокой точности используется более высокая точность для обеспечения точности модели; когда допустима более низкая точность, точность снижается для экономии вычислительных ресурсов, увеличения скорости обучения и уменьшения использования памяти.
Повышение эффективности вывода
На этапе вывода DeepSeek вводит технологию многотокенового предсказания (Multi-token Prediction, MTP). Традиционные методы вывода предсказывают только один токен за шаг, тогда как технология MTP может предсказывать несколько токенов за один раз, значительно ускоряя процесс вывода и снижая его стоимость.
Прорыв в алгоритме усиленного обучения
Новый алгоритм глубокого обучения DeepSeek GRPO (Обобщенная оптимизация с учетом вознаграждений и штрафов) оптимизирует процесс обучения модели. Укрепляющее обучение похоже на то, как тренер помогает модели, направляя ее обучение с помощью вознаграждений и наказаний для освоения лучших действий. Новый алгоритм DeepSeek более эффективен, обеспечивая повышение производительности модели при снижении ненужных вычислений, достигая баланса между производительностью и стоимостью.
Эти инновации сформировали полноценную техническую систему, которая снижает потребности в вычислительной мощности на всей цепочке — от обучения до вывода. Обычные потребительские видеокарты теперь могут запускать мощные AI-модели, что значительно снижает барьеры для применения AI, позволяя большему числу разработчиков и компаний участвовать в AI-innovations.
Влияние на поставщиков чипов
Многие считают, что DeepSeek обошел некоторые промежуточные уровни, тем самым избавившись от зависимости от конкретных поставщиков. На самом деле, DeepSeek напрямую оптимизирует алгоритмы через уровень PTX (Parallel Thread Execution). PTX является промежуточным языком представления, который находится между высокоуровневым кодом и фактическими инструкциями GPU, и, работая с этим уровнем, DeepSeek может добиться более тонкой настройки производительности.
Влияние на поставщиков чипов двустороннее. С одной стороны, DeepSeek более глубоко интегрирован с аппаратным обеспечением и экосистемой, а снижение порога входа для приложений ИИ может расширить общий объем рынка; с другой стороны, оптимизация алгоритма DeepSeek может изменить структуру спроса на высококачественные чипы, и некоторые модели ИИ, которые раньше требовали топовых GPU, теперь могут эффективно работать на средних и даже потребительских видеокартах.
Значение для индустрии ИИ
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технологический прорыв для AI индустрии. В условиях ограничений на высококачественные чипы, подход "программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения" снижает зависимость от высококачественных импортных чипов.
На upstream эффективный Алгоритм снизил давление потребности в вычислительной мощности, что позволяет провайдерам вычислительных услуг продлевать срок службы оборудования за счет оптимизации программного обеспечения, повышая рентабельность инвестиций. На downstream оптимизированные открытые модели снизили барьеры для разработки AI-приложений. Множество малых и средних предприятий могут разрабатывать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek без необходимости в большом количестве вычислительных ресурсов, что приведет к появлению большего количества AI-решений в вертикальных областях.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI инфраструктура
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет новый импульс для инфраструктуры Web3 AI. Инновационная архитектура, эффективные алгоритмы и низкие требования к вычислительной мощности делают возможным децентрализованное AI-вывод. Архитектура MoE естественно подходит для распределенного развертывания, различные узлы могут иметь разные экспертные сети, не требуя от единого узла хранения полной модели, значительно снижая требования к хранению и вычислениям на одном узле, повышая гибкость и эффективность модели.
FP8 тренировочная рамка进一步 снизила需求 к высокопроизводительным вычислительным ресурсам, что позволяет большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к сети узлов. Это не только снижает порог участия в децентрализованных AI вычислениях, но и повышает вычислительную способность и эффективность всей сети.
Многосистемные агенты
Оптимизация умных торговых стратегий: с помощью анализа данных рынка в реальном времени, прогнозирования краткосрочных колебаний цен, выполнения сделок в цепочке и мониторинга результатов торговли, совместная работа агентов помогает пользователям получать более высокую прибыль.
Автоматизированное выполнение смарт-контрактов: координированная работа агентов, таких как мониторинг смарт-контрактов, выполнение и надзор за результатами, для реализации более сложной автоматизации бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ помогает пользователям в режиме реального времени находить лучшие возможности для стекинга или предоставления ликвидности в зависимости от их склонности к риску, инвестиционных целей и финансового положения.
DeepSeek, в условиях ограничения вычислительной мощности, находит прорывы благодаря инновациям в алгоритмах, открывая дифференцированные пути развития для индустрии ИИ. Снижение порога применения, продвижение интеграции Web3 и ИИ, уменьшение зависимости от высококлассных чипов и внедрение финансовых инноваций — эти изменения переопределяют ландшафт цифровой экономики. Будущее развития ИИ больше не будет просто гонкой вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой трассе такие новаторы, как DeepSeek, переопределяют правила игры с помощью интеллекта.
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
10 Лайков
Награда
10
6
Поделиться
комментарий
0/400
ParanoiaKing
· 16ч назад
6850 миллиардов параметров? Вы что, серьёзно?
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidityNinja
· 16ч назад
6850 миллиардов параметров... не могу не сказать, что карты N одержали победу
Посмотреть ОригиналОтветить0
liquidation_surfer
· 16ч назад
Ну вот, опять майнеры сжигают видеокарты.
Посмотреть ОригиналОтветить0
GasFeeCry
· 16ч назад
Чиповые производители рассмеялись
Посмотреть ОригиналОтветить0
MidnightGenesis
· 16ч назад
Мониторинг показывает, что потребление ресурсов v3 значительно возросло. Похоже, что производители чипов собираются заработать безумные деньги.
Посмотреть ОригиналОтветить0
LidoStakeAddict
· 17ч назад
Чиповые производители снова смогут заработать большие деньги.
Обновление DeepSeek V3: модель с 685 миллиардов параметров ведет к революции в Алгоритм, преобразуя индустрию ИИ.
Обновление модели DeepSeek V3: Алгоритм революция ведет к новой парадигме ИИ
На днях DeepSeek выпустил обновление версии V3 — DeepSeek-V3-0324, параметры модели достигли 685 миллиардов, с значительными улучшениями в области кодирования, дизайна интерфейса и вычислительных возможностей.
На недавно завершившейся конференции GTC 2025 руководители высоко оценили DeepSeek и отметили, что прежнее мнение рынка о том, что эффективная модель DeepSeek снизит потребность в чипах, является ошибочным. В будущем потребность в вычислениях будет только расти, а не уменьшаться.
DeepSeek как продукт, представляющий собой прорыв в области алгоритмов, вызвал размышления о роли вычислительной мощности и алгоритмов в развитии отрасли в связи с отношениями между поставщиками чипов.
Сосуществующая эволюция мощности и алгоритма
В области ИИ повышение вычислительной мощности создает основу для выполнения более сложных алгоритмов, позволяя моделям обрабатывать большие объемы данных и обучаться более сложным паттернам; в то время как оптимизация алгоритмов позволяет более эффективно использовать вычислительную мощность и повышать эффективность использования вычислительных ресурсов.
Симбиотические отношения между вычислительной мощностью и алгоритмом вновь формируют ландшафт AI-отрасли:
Дифференциация технических направлений: некоторые компании стремятся создать сверхбольшие кластеры вычислительной мощности, в то время как другие сосредотачиваются на оптимизации эффективности алгоритмов, формируя различные технические школы.
Реконструкция цепочки поставок: некоторые компании становятся лидерами в области вычислительных мощностей ИИ через экосистему, тогда как облачные сервис-провайдеры снижают барьеры для развертывания за счет гибких вычислительных услуг.
Корректировка распределения ресурсов: компании ищут баланс между инвестициями в аппаратную инфраструктуру и разработкой эффективных Алгоритм.
Восхождение открытых сообществ: такие открытые модели, как DeepSeek, LLaMA, позволяют делиться результатами инноваций в области Алгоритм и оптимизации вычислительных мощностей, ускоряя техногенное развитие и распространение.
Технологические инновации DeepSeek
Успех DeepSeek неразрывно связан с его технологическими инновациями. Вот простое объяснение его основных инновационных аспектов:
Оптимизация архитектуры модели
DeepSeek использует комбинированную архитектуру Transformer+MOE (Mixture of Experts) и вводит механизм многоголового латентного внимания (Multi-Head Latent Attention, MLA). Эта архитектура напоминает суперкоманду: Transformer отвечает за обычные задачи, MOE выступает в роли группы экспертов, каждый из которых имеет свою область специализации, и при возникновении конкретной проблемы к ней подключается наиболее подходящий эксперт, что значительно повышает эффективность и точность модели. Механизм MLA позволяет модели более гибко сосредоточиваться на различных важных деталях при обработке информации, что дополнительно улучшает производительность.
Инновации в методах тренировки
DeepSeek предложила FP8 смешанную точность тренировочного фреймворка. Этот фреймворк похож на интеллектуальный распределитель ресурсов, который динамически выбирает подходящую вычислительную точность в зависимости от потребностей на разных этапах обучения. При необходимости высокой точности используется более высокая точность для обеспечения точности модели; когда допустима более низкая точность, точность снижается для экономии вычислительных ресурсов, увеличения скорости обучения и уменьшения использования памяти.
Повышение эффективности вывода
На этапе вывода DeepSeek вводит технологию многотокенового предсказания (Multi-token Prediction, MTP). Традиционные методы вывода предсказывают только один токен за шаг, тогда как технология MTP может предсказывать несколько токенов за один раз, значительно ускоряя процесс вывода и снижая его стоимость.
Прорыв в алгоритме усиленного обучения
Новый алгоритм глубокого обучения DeepSeek GRPO (Обобщенная оптимизация с учетом вознаграждений и штрафов) оптимизирует процесс обучения модели. Укрепляющее обучение похоже на то, как тренер помогает модели, направляя ее обучение с помощью вознаграждений и наказаний для освоения лучших действий. Новый алгоритм DeepSeek более эффективен, обеспечивая повышение производительности модели при снижении ненужных вычислений, достигая баланса между производительностью и стоимостью.
Эти инновации сформировали полноценную техническую систему, которая снижает потребности в вычислительной мощности на всей цепочке — от обучения до вывода. Обычные потребительские видеокарты теперь могут запускать мощные AI-модели, что значительно снижает барьеры для применения AI, позволяя большему числу разработчиков и компаний участвовать в AI-innovations.
Влияние на поставщиков чипов
Многие считают, что DeepSeek обошел некоторые промежуточные уровни, тем самым избавившись от зависимости от конкретных поставщиков. На самом деле, DeepSeek напрямую оптимизирует алгоритмы через уровень PTX (Parallel Thread Execution). PTX является промежуточным языком представления, который находится между высокоуровневым кодом и фактическими инструкциями GPU, и, работая с этим уровнем, DeepSeek может добиться более тонкой настройки производительности.
Влияние на поставщиков чипов двустороннее. С одной стороны, DeepSeek более глубоко интегрирован с аппаратным обеспечением и экосистемой, а снижение порога входа для приложений ИИ может расширить общий объем рынка; с другой стороны, оптимизация алгоритма DeepSeek может изменить структуру спроса на высококачественные чипы, и некоторые модели ИИ, которые раньше требовали топовых GPU, теперь могут эффективно работать на средних и даже потребительских видеокартах.
Значение для индустрии ИИ
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет технологический прорыв для AI индустрии. В условиях ограничений на высококачественные чипы, подход "программное обеспечение вместо аппаратного обеспечения" снижает зависимость от высококачественных импортных чипов.
На upstream эффективный Алгоритм снизил давление потребности в вычислительной мощности, что позволяет провайдерам вычислительных услуг продлевать срок службы оборудования за счет оптимизации программного обеспечения, повышая рентабельность инвестиций. На downstream оптимизированные открытые модели снизили барьеры для разработки AI-приложений. Множество малых и средних предприятий могут разрабатывать конкурентоспособные приложения на основе модели DeepSeek без необходимости в большом количестве вычислительных ресурсов, что приведет к появлению большего количества AI-решений в вертикальных областях.
Глубокое влияние Web3+AI
Децентрализованная AI инфраструктура
Оптимизация алгоритма DeepSeek предоставляет новый импульс для инфраструктуры Web3 AI. Инновационная архитектура, эффективные алгоритмы и низкие требования к вычислительной мощности делают возможным децентрализованное AI-вывод. Архитектура MoE естественно подходит для распределенного развертывания, различные узлы могут иметь разные экспертные сети, не требуя от единого узла хранения полной модели, значительно снижая требования к хранению и вычислениям на одном узле, повышая гибкость и эффективность модели.
FP8 тренировочная рамка进一步 снизила需求 к высокопроизводительным вычислительным ресурсам, что позволяет большему количеству вычислительных ресурсов присоединяться к сети узлов. Это не только снижает порог участия в децентрализованных AI вычислениях, но и повышает вычислительную способность и эффективность всей сети.
Многосистемные агенты
Оптимизация умных торговых стратегий: с помощью анализа данных рынка в реальном времени, прогнозирования краткосрочных колебаний цен, выполнения сделок в цепочке и мониторинга результатов торговли, совместная работа агентов помогает пользователям получать более высокую прибыль.
Автоматизированное выполнение смарт-контрактов: координированная работа агентов, таких как мониторинг смарт-контрактов, выполнение и надзор за результатами, для реализации более сложной автоматизации бизнес-логики.
Персонализированное управление инвестиционным портфелем: ИИ помогает пользователям в режиме реального времени находить лучшие возможности для стекинга или предоставления ликвидности в зависимости от их склонности к риску, инвестиционных целей и финансового положения.
DeepSeek, в условиях ограничения вычислительной мощности, находит прорывы благодаря инновациям в алгоритмах, открывая дифференцированные пути развития для индустрии ИИ. Снижение порога применения, продвижение интеграции Web3 и ИИ, уменьшение зависимости от высококлассных чипов и внедрение финансовых инноваций — эти изменения переопределяют ландшафт цифровой экономики. Будущее развития ИИ больше не будет просто гонкой вычислительной мощности, а станет соревнованием по совместной оптимизации вычислительной мощности и алгоритмов. На этой новой трассе такие новаторы, как DeepSeek, переопределяют правила игры с помощью интеллекта.