“`html
驚人！DeepSeek R1 模型訓練成本遠低於競爭對手，僅 29.4 萬美元
在競爭激烈的全球AI競賽中，訓練大型語言模型的成本一直是廠商關注的焦點。中國AI開發商DeepSeek近日公布，其R1模型的訓練成本僅為29.4萬美元，遠低於OpenAI等美國競爭對手所公布的數據，無疑為業界投下震撼彈。這項發現不僅突顯了DeepSeek在降低AI開發成本方面的能力，也引發了關於AI模型訓練策略和資源利用效率的廣泛討論。
DeepSeek R1 模型：低成本高效能的秘密
- DeepSeek R1 的核心技術是什麼？
DeepSeek R1 模型的成功，很大程度上歸功於其專注於推論能力的設計。該模型使用了512顆NVIDIA H800晶片進行訓練，並透過模型提煉等技術，在降低成本的同時，維持甚至提升模型效能。
美國 AI 巨頭的成本考量
OpenAI執行長Sam Altman曾表示，基礎模型的訓練成本遠高於1億美元，但未公布具體數字。相較之下，DeepSeek的成本僅為其一小部分，這引發了關於不同公司在AI開發策略和資源運用上的差異的思考。
晶片爭議：H800 vs. H100
DeepSeek 曾因使用 NVIDIA 晶片而受到關注。美國官員質疑DeepSeek如何取得大量H100晶片，NVIDIA則回應稱DeepSeek使用的是中國特規版H800晶片。DeepSeek後來承認在研發初期使用了A100晶片，但R1模型主要使用H800晶片進行訓練。
模型提煉：降低成本的關鍵策略
DeepSeek 承認使用了模型提煉技術，將 OpenAI 的模型提煉成自己的模型。這種方法能夠大幅降低訓練和運行成本，同時提升模型效能，使更多人能夠使用AI技術。DeepSeek 也表示，它在部分自家提煉版本模型中使用 Meta 的開源 Llama AI 模型。
意外的數據洩漏？
DeepSeek 在論文中指出，其 V3 模型的訓練數據包含大量由 OpenAI 模型生成的回答，這可能導致基礎模型間接從其他強大模型中獲取知識。DeepSeek 表示這並非刻意為之，而是偶然情況，但這也突顯了AI模型訓練數據來源的複雜性。
優勢和劣勢的影響分析
DeepSeek的低成本策略使其能夠在資源有限的情況下，與大型科技公司競爭。然而，這種策略也可能帶來一些潛在的劣勢，例如在模型規模和數據質量上可能不如競爭對手。如何平衡成本和效能，是DeepSeek未來發展的關鍵。
深入分析前景與未來動向
DeepSeek的成功，預示著AI開發的未來趨勢：越來越多的公司將
相關連結：
Share this content:
