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771771威尼斯.cmapp更新内容

新增了全新的用户界面，更加现代化和直观。

增加了多语言支持，使更多用户能够享受应用的便利。

优化了天气预报功能，提供更准确的天气信息。

引入了实时通知功能，让您及时了解重要信息。

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771771威尼斯.cmapp游戏简介

771771威尼斯.cmapp是一款腾讯官方打造的生存爱游戏app官方入口最新版本，选择全副武装的还是裸装进入战场完全由你决定，每一个选择都会给你带来不同的战斗体验，这是一个令人心潮澎湃、自由度很高的真实战场。

游戏优势

1、能够让我们很好的在战场之中展开生存的游戏，所以的话我们的玩家也是能够去寻找更多的物资;

2、坚强的生存下来，还是能够去收集弹药，消灭游戏中的一些僵尸，建立起属于我们自己的营地;

3、从战场撤离，把收据寄回家 最终目的是把材料拿出来，只有积极参与活动，才能获得大量资源;

771771威尼斯.cmapp特色特色

1、771771威尼斯.cmapp游戏中，手写输入：新增手写输入支持，通过应用进行手写笔记和输入。无论是会议记录还是个人笔记，都能通过手写输入功能方便记录，提升书写体验。

2、语音笔记：新增语音笔记功能，通过应用录制和转文字记录笔记。无论是会议纪要还是灵感记录，都能通过语音笔记功能快速保存，提升记录效率。

3、应用锁：新增应用锁功能，通过密码、指纹或面部识别保护隐私。无论是个人信息还是重要数据，都能通过应用锁功能确保安全。

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5、日历同步：支持与日历同步功能，重要事件一目了然。无论是工作安排还是生活计划，都能在应用中轻松管理，提升效率。

【AI浪潮高涨，中兴通讯迎来价值重估******

21世纪经济报道记者骆轶琪 广州报道 

由AI大模型掀起的智能计算需求正持续高涨，也搅动着A股市场情绪。

近日字节跳动旗下智能助手豆包发布视觉理解模型，小米被曝正着手搭建自己的GPU万卡集群等消息，都成为驱动资本市场波澜的外部条件。

其中备受资本市场热捧的公司就包括中兴通讯，从12月17日开始截至12月27日收盘，中兴通讯股价大约从31.35元/股一路波动中上行，最高至41.62元/股，整体涨幅约32.76%，27日股价有所回落，收盘市值约1917亿元。

（中兴通讯近两周股价快速提升）

作为早期主打通信设备业务的厂商，中兴通讯此前已经提出，定位从“全连接”向“连接+算力”拓展，算力相关产业链业务也被公司视为“第二曲线”。

12月20日，中兴通讯曾发布公告称，公司股价连续三个交易日收盘价格涨幅偏离值累计达20%以上，生产经营活动一切正常，内外部经营环境未发生重大变化；字节跳动也否认了市场传闻其与中兴探讨成立新品牌或开展芯片合作的消息。但后续中兴通讯股价仍在上行，这也显示出，市场上看到了其在AI智算产业链的业务布局进展。

财报中没有具体披露中兴在AI产业链中的收入贡献，但AI业务实际上是渗透到了公司定位的运营商、政企、消费者三大业务线中，从基础设施、大模型、行业应用等维度推进业务落地。那么中兴通讯的AI业务成分到底有多高？

智算需求旺盛

本次股价扰动的根源一定程度在于市场对智能计算的需求正持续旺盛。

IDC在12月中旬发布的统计显示，智算服务市场以远超预期的增速在高速成长，且未来五年仍将保持超高增速成长。2024上半年中国智算服务整体市场同比增长79.6%，市场规模达146.1亿元人民币。

业内普遍认为，目前互联网厂商是智算需求的重要主体，但其实头部智能硬件厂商也在陆续部署自己的智能计算能力。除了前述小米的计划，OPPO在今年初也公开介绍过其在东莞滨海湾建设数据中心的概况，这意味着在AI大模型驱动下，各类型厂商都在积极建设自身AI体系化能力。

通信行业更是如此，随着国内5G大规模建设取得成效，接下来通信运营商在无线通信领域的资本开支正减弱，但算力相关投入却在增多。

一方面，通信与AI能力融合将为通信技术向前演进打开更多商业化空间；另一方面，通信能力本身也是智算生态建设中必不可少的要素。

近日中国信通院发布的2025年通信业十大趋势中就提到两个与AI相关的内容：智能算力步入万卡时代，全盘调度提升计算效率；网络智能双向融合赋能，智算推动网络演进创新。

上海证券指出，2024年，中国电信云/算力投资计划180亿元，智算算力累计超过21EFLOPS；中国移动算力开支计划为475亿元，较2023年上涨21.5%，计划通用算力累计达9EFLOPS，智算算力累计超过17EFLOPS；中国联通在算网数智投资方面将坚持适度超前、加快布局。

据该机构分析，2024年以来，运营商开展了几次重要的算力服务器集采。招标中，运营商不仅注重服务器性能、功耗、扩展性、稳定性、运维效率等方面，还要考虑是否能够满足大数据和人工智能业务的算力需求。

运营商业务是中兴通讯一直以来的核心营收支撑，随着运营商业务发展侧重的拓展，中兴通讯也在顺势改变。

此前中兴通讯执行副总裁、首席运营官谢峻石曾分析，2024年看到三大运营商资本开支中对无线投资开始下降，对算网投资加大。中兴在2021年确立第二曲线发展策略，也跟随运营商客户的云网转型步伐，积极拓展在服务器、数据中心、交换机、5G行业应用等第二曲线业务的产品。

中兴通讯总裁徐子阳此前在公开演讲中指出，当前AI产业发展面临三大难题：成本高、能耗大、商业模式没有形成完整闭环。

对此，可以从三方面缓解这些难题。首先是以网强算，“单颗GPU处理能力很重要，但以网强算、构建更大规模集群是重要方案。”他指出，中兴通讯与中国移动推进GPU的开放互联，联合研发新互联超节点AI服务器，突破传统GPU服务器的通信瓶颈。未来，还可将高带宽域（HBD）从机内扩展至机间互联，为构建更大规模的超节点奠定基础。

同时，训推并举才能加速商业闭环，中兴通讯与中国移动共同探索训推一体机，期望解决大模型商用的“最后一公里”难题。“智睿魔方AiCube”智算一体机已经赋能8个行业、20多个应用场景。此外要做到开放解耦，倡导推进软硬解耦、训推解耦、模型解耦。

AI+生态落地

虽然未在财报中明确披露AI相关业务带来的具体营收，但AI其实贯穿了中兴通讯旗下运营商、政企、消费者三大业务线。这与AI本身属于一种底层基础设施也密切关联。

今年半年报中，公司高层提到对2024年下半年的业务展望。其中在运营商网络领域，将联合运营商开展算力网络、云网融合创新，推进服务器及存储、数据中心交换机、数据中心配套、全栈全域智算解决方案等业务。

此外在政企市场，推出新一代智算服务器、高端存储、数据中心交换机等产品。服务器及存储专注于互联网、金融、电力行业头部客户，落地JDM（联合设计制造）深度合作模式；数据中心交换机加速布局互联网和金融行业，国内订货同比快速增长。消费者业务提出“AI for All”理念，布局全系AI终端。

在交换机业务方面，中兴通讯承载网副总经理李新双此前接受21世纪经济报道记者采访时指出，面对智算中心对数据交换和传输的新要求，中兴通讯交换机产品基于20多年的研发积累，推出星云智算网络方案，并已在多个市场项目规模中标。

他介绍，公司紧跟智算中心趋势，研发并推出包括盒式12.8T、盒式51.2T、框式核心交换机和白盒交换机等系列产品，满足千卡、万卡、十万卡GPU集群组网需求。

“中兴在交换机市场的布局是全面且深入的，包括数据中心交换机和园区交换机。策略是多元化发展，既要在数据中心交换机等高端市场上保持领先地位，也要确保在园区交换机等传统市场上保持稳固的市场份额。”他对记者介绍，在交换机市场，中兴已经在国内运营商网络云、公有云、私有云等新增市场项目中取得显著成果，同时在互联网、金融等行业逐步实现突破。

中兴通讯在三季报中披露，在智算基础设施和平台技术方面，推出了“一机多芯”开放架构AI服务器，兼容适配主流GPU，并以网强算，基于自研芯片推出2*200G网卡；推进OLink高速总线互联标准，并自研大容量交换芯片，在超万卡集群核心技术、算力原生、智算中心长距互联、推理任务智能分发等前瞻技术方向上开展研究。

大模型研发和应用也是必不可少的一环。今年6月的MWC上海期间，中兴通讯发布全栈自研的星云通信大模型，包括从14B参数到100B参数的多个版本，目标是要构建网络高阶自智的加速器。三季报指出，公司自研星云系列大模型，其中研发大模型有效带动研发效率提升；通信大模型在反诈、重保、新通话、体验保障等场景落地应用，加速自智网络进阶。

中兴通讯首席发展官崔丽指出，AI未来发展一定是融合性的，智算建设是系统化工程，仅靠纯GPU堆砌无法实现。为此，中兴通讯对内通过“芯片+整机+组装式研发+大模型”的方式启动智算拓；对外依托在通信领域的深耕、组装式研发、软件、硬件和系统工程实践等优势，与产业伙伴共同推进产业突破。

AI大模型的发展为通信产业链厂商提出新发展挑战的同时也带来新增长机会，国内产业链厂商合作并行正显得愈发重要。

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【金秋小长假福利来袭！CF手游排位英雄版本发布******

9月27日，《穿越火线》手游（简称：CF手游）正式发布“排位英雄”版本。该版本为“双版本计划”的福利阶段，后续还将推出主打全新玩法的神秘版本，敬请期待。

在“排位英雄”版本中，2019-S6水星季将携全新段位、全新行星武器重磅开启；武器“主动观枪”功能、“印花”功能同步上线；跳跳乐大冒险玩法惊喜上线，随机地图搭配随机任务让新鲜感永不消退；新地图、新武器也将集体亮相。不仅如此，“瓜分1亿钻”、“7天乐”、“体验变色龙”等福利活动现已上线，玩家们快来瓜分属于你的1亿钻石和神秘武器吧。

双版本计划首次上线 “排位英雄”打响头炮

CF手游首次推出的“双版本计划”，是将两大全新版本联动发布的全新计划，旨在带给玩家源源不断的惊喜。目前发布的“排位英雄”版本是福利阶段，以丰厚的福利作为主打模式；10月18日起将推出全新神秘版本，则是主打全新玩法的惊喜阶段。届时，各种全新的玩法和模式将接连上线。

主打福利的“排位英雄”版本，从今日起就开始派奖！即日起，玩家就能参与“瓜分1亿钻石”福利活动；本服参与活动的玩家达到指定目标，还能解锁全服钻石奖励以及竞技礼包、M4牡丹等惊喜。9月30日起，玩家可以参与“赤子心计划”、“金秋妙趣翻牌”和“体验变色龙”三重活动，赢取永久81改-赤子心、M4A1-黑龙、巴雷特-极光、印花宝箱等奖励，更有机会体验首款变色英雄级武器M4A1-变色龙！

惊喜不止如此！10月1日至10月7日，玩家每天登录游戏即可100%领取2件英雄武器体验版或实用道具，包括斯泰尔-恶魔、碎屏高爆等首次放送的道具。

排位S6水星季今日开赛！专属武器+全新段位亮相

伴随着CF手游“排位英雄”版本的发布，2019-S6水星季将正式开赛！本赛季的奖励为狙击枪MR1-水星，玩家达到枪王段位即可解锁该武器。根据赛季总规则，玩家在任意五个赛季都达到“枪王”段位且领取对应行星武器后，即可解锁年度角色“太阳神-曦”。 相信本赛季之后，会有更多玩家能解锁这个重磅福利。

不仅如此，本赛季还将解锁一个介于枪王和枪神之间的圈新段位。2600分-2800分为全新段位，2800分-3000分是全新段位S，枪王晋级到全新段位是5局4胜，全新段位晋级到枪神是5局全胜。成功抵达该段位的玩家，将能获得专属挂饰、消灭图标、边框、头像框等全新福利。

跳跳乐大冒险惊喜上线！随机地图+随机任务乐趣无穷

CF手游全新推出的“跳跳乐大冒险挑战”新模式，是基于人气休闲玩法“跳跳乐”衍生而成。玩家从起点开始一直沿着箭头路标的指示奔向终点就能完成挑战。期间，玩家会经历喷泉、滚石、喷火柱、摆锤等一系列机关；完成通关的玩家将依据通关所需时间进行排名，耗时越短排名越前奖励越丰厚。值得注意的是，该模式每周将随机选择4张跳跳乐地图搭配4个挑战任务所组成。其中，任务方面包括“找到隐藏香蕉”、“规定生命数内到达终点”等四个主题，旨在每周给玩家全新的挑战乐趣。

玩家完成挑战就能获得翻牌奖励，有机会赢得会嘲讽对手的香蕉匕首、蠢萌的小金刚挂饰等各种奖励。不仅如此，玩家完成每个挑战任务所积攒“星星”将直接显示在玩家头顶上，以此向其他玩家展示自己作为跳跳乐专家的荣耀。

武器系统功能新增！主动观枪+武器印花组团亮相

CF手游“排位英雄”版本针对武器系统，推出“主动观枪”和“武器印花”两大全新功能。其中，武器主动观枪功能的“观枪”按钮支持自定义；玩家可以通过调整自定义界面中表情按钮的位置，调整观枪按钮位置（当前版本仅支持部分英雄级武器）。

至于武器印花功能，让玩家能在武器上特定的位置应用印花贴纸，将印花贴纸上的图案保留在武器上。当前开放印花功能的武器有：王者之心、AK47-无影、M4A1-雷神等13款武器，后续会陆续开放其他武器的印花功能。目前，玩家可以使用印花丨AG战队2019、印花丨3Y签名等8款全新印花。

在CF手游“排位英雄”版本中，玩家还将体验到巨人厨房（终极生化）、新潜艇（爆破模式）、不忘初心（跳跳乐）等多张新地图；以及首款变色武器MA4A-变色龙，游骑兵系列新武器AWM-游骑兵，新手感武器81式步枪、Kel-Tec KSG等众多新武器。

“排位英雄”版本已正式发布，玩家们赶紧来瓜分1亿钻石以及众多惊喜吧！

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【《模拟城市：我是市长》华贵时代赛季精彩曝光******

《模拟城市：我是市长》全新的华贵时代赛季已经拉开了帷幕。和往期赛季的玩法一样，玩家们通过完成市长竞赛任务累积水晶点数，并提升通行证等级，就可以逐级解锁各类奖励，赢取精美的赛季奖励建筑。

华贵时代赛季的奖励建筑，均为古典的欧式建筑。对于想要打造中世界风格王城的玩家来说，这一期的赛季建筑绝对值得收藏。这里就让我们一同领略部分赛季建筑的风貌吧！

维多利亚喷泉

造型精美的喷泉一直是欧式园林不可或缺的组成部分，而《模拟城市：我是市长》此次推出的维多利亚喷泉就是一座风格古典的喷泉建筑。除了精美的喷水池以外，维多利亚喷泉四角还设有精美的花坛和座椅，供市民们放松休憩。

丝绸商人

丝绸商品在古代欧洲是非常紧俏的商品，也难怪贩卖丝绸的商人有本钱开设豪华的商铺了。此次《模拟城市：我是市长》所带来的丝绸商人建筑，就再现了旧时巨商的豪华府邸和铺子。

炼金术师实验室

在古代欧洲，有很多研究炼金术的学者。而正是他们的不懈钻研，才推动了化学、天文等学科的进展。为了再现古代欧洲炼金术师的生活，《模拟城市：我是市长》特别推出了炼金术师实验室建筑。在此，你可以看到诸如天文望远镜、起重机等实验设备。

《模拟城市：我是市长》的华贵时代赛季还有更多精美建筑等待玩家收集建造，精彩不容错过！最后，请搜索“模拟城市 我是市长”下载游戏，体验终极模拟城市移动游戏的魅力。

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【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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【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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