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DeepSeek立异性地选用了一个「门控网络」（gatingnetwork），服务可以高效且平衡地将Token路由到相应的专家，一起坚持模型功用不受影响。论文中，蓝景丽家链说到的600万美元仅指预练习阶段的GPU直接本钱，这仅仅模型总本钱的一个组成部分。
尽管开源模型权重的做法，服务此前已有Mistral和Llama等先例，但DeepSeek的成果依然明显。跟着业界逐渐把握这一新范式的扩展技巧，蓝景丽家链高档剖析师估量不同模型之间在才能匹配上的时刻距离或许会进一步拉大。谈到蒸馏，服务R1论文最有目共睹的发现或许是，经过具有推理才能的模型输出来微调较小的非推理模型，使其取得推理才能。
据SemiAnalysis评价，蓝景丽家链他们具有约50,000块Hopper架构GPU，蓝景丽家链这些核算资源在幻方和DeepSeek之间同享运用，并在地理位置进步行了涣散布置，用于买卖、推理、练习和研讨等多个范畴。当时，服务包含OpenAI、谷歌、Anthropic等一些公司正专心于扩展模型的核算规划，并进步算法功率。
练习（前期和后期）不是「下一个token猜测」，蓝景丽家链而是「多token猜测」DeepSeekV3以前所未见的规划完成了多Token猜测（MTP）技能，蓝景丽家链这些新增的注意力模块可以猜测接下来的多个Token，而不是传统的单个Token。
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