
刚刚,DeepSeek全面开源V3/R1推理系统!成本利润率高达545%
刚刚,DeepSeek全面开源V3/R1推理系统!成本利润率高达545%DeepSeek公开推理系统架构,成本利润率可达545%!明天还有更大惊喜吗?
DeepSeek公开推理系统架构,成本利润率可达545%!明天还有更大惊喜吗?
DeepSeek和xAI相继用R1和Grok-3证明:预训练Scaling Law不是OpenAI的护城河。将来95%的算力将用在推理,而不是现在的训练和推理各50%。OpenAI前途不明,生死难料!
DeepSeek开源AI引爆全民应用潮!飞书多维表格成为最佳入门级方案,如今亚朵星球、茶百道等纷纷接入,让团队如虎添翼显著提升效率。
随着 AI 能力的提升,一个常见的话题便是基准不够用了——一个新出现的基准用不了多久时间就会饱和,比如 Replit CEO Amjad Masad 就预计 2023 年 10 月提出的编程基准 SWE-bench 将在 2027 年饱和。
DeepSeek开源周的最后一天,迎来的是支撑其V3/R1模型全生命周期数据访问需求的核心基础设施 — Fire-Flyer File System(3FS) 和构建于其上的Smallpond数据处理框架。
DeepSeek开源周,今日正式收官!内容依旧惊喜且重磅,直接公开了V3和R1训练推理过程中用到的文件系统。Fire-Flyer文件系统(简称3FS,第三个F代表File),一种利用现代SSD和RDMA网络的全部带宽的并行文件系统;
最近,英伟达开源了首个在Blackwell架构上优化的DeepSeek-R1,实现了推理速度提升25倍,和每token成本降低20倍的惊人成果。同时,DeepSeek连续开源多个英伟达GPU优化项目,共同探索模型性能极限。
斯坦福和普林斯顿研究者发现,DeepSeek-R1生成的自定义CUDA内核,完爆了o1和Claude 3.5 Sonnet,拿下总排名第一。虽然目前只能在不到20%任务上超越PyTorch Eager基线,但GPU编程加速自动化的按钮,已经被按下!
字节跳动旗下悟空浏览器已正式接入DeepSeek R1模型。
第四天,DeepSee发布包括三个主要项目: DualPipe- 一种用于 V3/R1 训练的双向流水线并行算法,实现计算和通信完全重叠; EPLB(Expert Parallelism Load Balancer) - 专为 V3/R1 设计的专家并行负载均衡器; Profile-data- 分析 V3/R1 中计算与通信重叠的性能数据集。