R2來之前 DeepSeek又放了個煙霧彈 V3論文揭示降本增效秘籍

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2025-05-16 14:06:03 虎嗅網(wǎng)

5月前后，DeepSeek動作頻繁，盡管沒有推出大家期待的R2，但一系列前期活動已經(jīng)為R2做了充分鋪墊。5月14日，一篇關(guān)于DeepSeek V3的論文揭示了梁文峰如何實現(xiàn)“極致降本”。這篇論文讓業(yè)界得以了解這家以技術(shù)立身的公司其技術(shù)實力達(dá)到了何種水平。

與之前發(fā)布的V3技術(shù)報告不同，這篇論文詳細(xì)闡述了DeepSeek在硬件資源有限的情況下，通過精妙的“軟硬一體”協(xié)同設(shè)計，將成本效益優(yōu)化到極致。在AI大模型這條燒錢的賽道上，算力至關(guān)重要，但也可能是壓垮駱駝的最后一根稻草。DeepSeek V3論文的核心在于解決一個行業(yè)痛點(diǎn)：如何讓大模型不再是少數(shù)巨頭的專屬游戲？

論文中，DeepSeek分享了其“降本增效”的幾大秘籍，展示了對現(xiàn)有硬件潛能的極致利用，并預(yù)示著未來DeepSeek系列模型在性能與效率上的野心。首先，他們通過給模型的“記憶系統(tǒng)”瘦身來降低顯存占用。具體來說，使用“多頭隱注意力機(jī)制”（MLA）將冗長的信息濃縮成精華，從而大幅減少顯存需求。這意味著即使處理越來越長的上下文，模型也能更加從容不迫，這對于解鎖更多復(fù)雜應(yīng)用場景至關(guān)重要。

其次，DeepSeek V3沿用并優(yōu)化了“混合專家模型”（MoE）架構(gòu)。這一架構(gòu)類似于將一個龐大的項目分解給一群各有所長的專家，遇到具體問題時，系統(tǒng)會自動激活最相關(guān)的幾位專家協(xié)同作戰(zhàn)。這樣一來，不僅運(yùn)算效率提升，還能控制模型的有效規(guī)模，避免不必要的資源浪費(fèi)。

此外，DeepSeek大膽采用低精度數(shù)字格式FP8進(jìn)行訓(xùn)練。這種低精度格式在對精度要求不高的環(huán)節(jié)可以“粗略”計算，直接效果是計算量和內(nèi)存占用大幅下降，訓(xùn)練速度更快且更省電。關(guān)鍵在于，這種“偷懶”并不會明顯犧牲模型的最終性能。

最后，DeepSeek V3采用了“多平面網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)”，優(yōu)化了GPU集群內(nèi)部的數(shù)據(jù)傳輸路徑，減少了擁堵和瓶頸，確保信息流轉(zhuǎn)順暢。

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