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　　DeepSeek v3因为是后发，皆备不错避让前东谈主走的坑开云体育，用更高效神情避坑，也等于“站在巨东谈主的肩膀上”。确凿逻辑应该是：榨干同等算力去劫掠10倍收益。就比如o1的磨砺老本远超GPT-4，而o3的磨砺老本约略率远超o1。从前沿探索角度看，磨砺所需算力只会越来越多。诈欺生态越蕃昌，只会让磨砺参加的支付才略更强；而算力通缩，只会让同等参加买到更多磨砺Flops。

　　当先磨砺吞并代模子所需算力每隔N个月等于指数级缩短，这内部有算法迥殊、算力自己通缩、数据蒸馏等等要素，这亦然为什么说“模子后发更省力”。征引下星球内一则挑剔：“就好像看过几遍谜底，水平很一般的学生也能在1小时内把高考数学卷整出满分”。 DeepSeek v3因为是后发，皆备不错避让前东谈主走的坑，用更高效神情避坑，也等于“站在巨东谈主的肩膀上”。因此幻方在GPT4o发布7个月后，用1/10算力收场险些同等水平，是合理的，甚而不错看成将来对同代模子磨砺老本着落速率的推断。但这内部也曾有几个看法上的污蔑。

　　当先是“磨砺”范畴上的沾污。幻方的论好意思丽确评释了：“上述老本仅包括DeepSeek-V3 的闲逸磨砺，不包括与架构、算法、数据关连的前期商议、消融实验的老本。” 也等于星球内一位算法工程师说的“有点以文害辞，幻方在训这个模子之前，用了他们我方的r1模子（对标openai o1）来生成数据，这个部分的反复尝试要不要算在老本里呢？单就在磨砺上作念降本增效这件事，这不代表需求会着落，只代表大厂不错用性价比更高的神情去作念模子极限才略的探索。诈欺端唯有有增长的逻辑，推理的需求也曾是值得期待的。”

　　跟着Ilya说的“公开互联网数据穷尽”，将来合成数据是梗阻数据天花板的报复起原，且天花板表面上充足高。颠倒于已往的预磨砺范式从卷参数、卷数据总量，到了卷数据质料，卷新的Scaling因子（RL、测试时辰策动等），而算力只不外换了个方位，陆续被其他磨砺措施榨干。

　　从现在各大实验室的试验情况看亦然，OpenAI、Anthropic于今仍处于缺卡景况，肯定幻方亦然。看磨砺算力是否着落，不应该只看某代模子某次磨砺这种切面，而应该从“总量”以及“从上至下”去看，这些实验室的磨砺算力总需求是着落了吗？反而一直在飞腾。预磨砺的经济效益着落，那就把卡挪给RL post train，发现模子收场同等升迁所需卡减少了，那就减少参加了吗？不会，确凿逻辑应该是：榨干同等算力去劫掠10倍收益。就比如o1的磨砺老本远超GPT-4，而o3的磨砺老本约略率远超o1。从前沿探索角度看，磨砺所需算力只会越来越多。诈欺生态越蕃昌，只会让磨砺参加的支付才略更强；而算力通缩，只会让同等参加买到更多磨砺Flops。

　　就好比幻方此次发布的模子，也曾是LLM道路下，将MoE压榨到了极致。但肯定幻方我方的推理模子r1（对标o1）也在探索r2/r3，这显着需要更多算力。而r2/r3训完，又被用来破费无数算力为deepseek v4合成数据。发现没，pre-train scaling、RL scaling、test-time compute scaling三条线甚而还有正响应。因此，只会在可得回最大资源的前提下，用最高效的算法/工程技巧，压榨出最大的模子才略升迁。而不会因为效果升迁而减少参加，个东谈主以为这是个伪逻辑。

　　关于推理，无用多说了，一定是飞腾。援用下星球内洪博的挑剔：DeepSeek-V3的出现（可能还包括轻量版V3-Lite），将撑握特有部署和自主微调，为卑劣诈欺提供雄伟于闭源模子时期的发展空间。将来一两年，约略率将见证更丰富的推理芯片产物、更蕃昌的LLM诈欺生态。

　　著作起原：信息平权，原文标题：《磨砺算力真的着落了吗？》

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