3月1日，DeepSeek于知乎开设官方账号，发布《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》技术文章，首次公布模型推理系统优化细节，并披露成本利润率关键信息。文章写道：“DeepSeek-V3/R1推理系统的优化目标是：更大的吞吐，更低的延迟。”为实现这两个目标，DeepSeek的方案是使用大规模跨节点专家并行（EP），但该方案也增加了系统复杂性。文章的主要内容就是关于如何使用EP增长批量大小（batch size）、隐藏传输耗时以及进行负载均衡。文章还率先披露了DeepSeek的理论成本和利润率等关键信息。“假定GPU租赁成本为2美金/小时，总成本为$87,072/天。……如果所有 tokens全部按照DeepSeek R1的定价计算，理论上一天的总收入为$562,027，成本利润率545%。”（一财科技）(本文来自第一财经)
IT之家 2 月 26 日消息，幻方量化相关人士就“DeepSeek 新一代 AI 模型 R2 提前发布”的消息回应称：以官方消息为准。2023 年 7 月 17 日，幻方量化成立了深度求索 AI 公...
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近日，数势科技创始人兼 CEO 黎科峰博士出席由知名科技媒体InfoQ 策划的 DeepSeek 系列直播系列节目。在直播中，极客邦科技创始人 &CEO 霍太稳对话黎科峰博士，深入探讨了回归...
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