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西安市(新城、碑林、莲湖、灞桥、未央、雁塔)




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福州市(鼓楼、台江、仓山、马尾、晋安、长乐)




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石家庄市(长安、桥东、桥西、新华、郊、井陉矿)




贵阳市(南明、云岩、花溪、乌当、白云、小河)




常州市(天宁、钟楼、新北、武进、日照坛)




南通市(崇州、港闸、通州)




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太原市(小店、迎泽、杏花岭、尖草坪、万柏林、晋源)




徐州市(鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山)




南昌市(东湖、西湖、青云谱、湾里、青山湖、新建)




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珠海市(香洲、斗门、日照湾)




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DeepSeek们的成本,是怎么计算的?

作者 | 定焦One 王璐

DeepSeek彻底让全球都坐不住了。

昨天,马斯克携“地球上最聪明的AI”——Gork 3在直播中亮相,自称其“推理能力超越目前所有已知模型”,在推理-测试时间得分上,也好于DeepSeek R1、OpenAI o1。不久前,国民级应用微信宣布接入DeepSeek R1,正在灰度测试中,这一王炸组合被外界认为AI搜索领域要变天。

如今,微软、英伟达、华为云、腾讯云等全球多家科技大厂都已接入DeepSeek。网友也开发出了算命、预测彩票等新奇玩法,其热度直接转化成了真金白银,助推DeepSeek估值一路上涨,最高已经达到了千亿美金。

DeepSeek能出圈,除了免费和好用之外,还因为其仅以557.6万美元的GPU成本,就训练出了与OpenAI o1能力不相上下的DeepSeek R1模型。毕竟,在过去几年的“百模大战”中,国内外AI大模型公司都砸了几十亿甚至上百亿美元。Gork 3成为“全球最聪明AI”的代价也是高昂的,马斯克称Gork 3训练累计消耗20万块英伟达GPU(单块成本大约在3万美元),而业内人士估计DeepSeek仅在1万多张。

但也有人在成本上卷DeepSeek。近日李飞飞团队称,仅花费不到50美元的云计算费用,就训练出了一款推理模型S1,其在数学和编码能力测试中的表现媲美OpenAI的o1和DeepSeek的R1。但需要注意的是,S1是中型模型,与DeepSeek R1的上千亿参数级别存在差距。

即便如此,从50美元到上百亿美元的巨大训练成本差异,还是让大家好奇,一方面想知道DeepSeek的能力有多强,为什么各家都在试图赶上甚至超过它,另一方面,训练一个大模型究竟需要多少钱?它涉及哪些环节?未来,是否还有可能进一步降低训练成本?

被“以偏概全”的DeepSeek

在从业者看来,在解答这些问题前,得先捋清几个概念。

首先是对DeepSeek的理解“以偏概全”。大家惊叹的是它众多大模型之中的一个——推理大模型DeepSeek-R1,但它还有其他的大模型,不同大模型产品之间的功能不一样。而557.6万美元,是其通用大模型DeepSeek-V3训练过程中的GPU花费,可以理解为净算力成本。

简单对比下:

通用大模型:

接收明确指令,拆解步骤,用户要把任务描述清楚,包括回答顺序,比如用户需要提示是先做总结再给出标题,还是相反。

回复速度较快,基于概率预测(快速反应),通过大量数据预测答案。

推理大模型:

接收简单明了、聚焦目标的任务,用户要什么直接说,它可以自己做规划。

回复速度较慢,基于链式思维(慢速思考),推理问题步骤得到答案。

两者主要的技术差别在于训练数据,通用大模型是问题+答案,推理大模型是问题+思考过程+答案。

第二,由于Deepseek的推理大模型DeepSeek-R1关注度更高,很多人错误地认为推理大模型一定比通用大模型高级。

需要肯定的是,推理大模型属于前沿模型类型,是大模型预训练范式撞墙后,OpenAI推出的在推理阶段增加算力的新范式。相比通用大模型,推理大模型更烧钱,训练时间也更长。

但并不意味着,推理大模型一定比通用大模型好用,甚至对于某类问题,推理大模型反而显得鸡肋。

大模型领域知名专家刘聪对「定焦One」解释,比如问某个国家的首都/某个地方的省会城市,推理大模型就不如通用大模型好用。

DeepSeek-R1面对简单问题时的过度思考

他表示,面对这类比较简单的问题,推理大模型不仅回答效率低于通用大模型,消耗的算力成本也比较昂贵,甚至会出现过度思考等情况,最后可能给出错误答案。

他建议,完成数学难题、挑战性编码等复杂任务时使用推理模型,总结、翻译、基础问答等简单任务,通用模型使用效果更佳。

第三是DeepSeek的真正实力到底如何。

综合权威榜单和从业者的说法,「定焦One」分别在推理大模型和通用大模型领域,给DeepSeek排了个位。

推理大模型第一梯队主要有四家:国外OpenAI的o系列模型(如o3-mini)、Google的Gemini 2.0;国内的DeepSeek-R1、阿里的QwQ。

不止一位从业者认为,虽然外界都在讨论DeepSeek-R1作为国内顶尖的模型,能力赶超OpenAI,但从技术角度看,相比OpenAI最新的o3,还有一定的差距。

它更重要的意义是,大大缩小了国内外顶尖水平之间的差距。“如果说之前的差距是2-3代,DeepSeek-R1出现后已经缩小到了0.5代。”AI行业资深从业者江树表示。

他结合自身使用经验,介绍了四家的优缺点:

在通用大模型领域,根据LM Arena(用于评估和比较大型语言模型(LLM)性能的开源平台)榜单,排在第一梯队的有五家:国外Google的Gemini(闭源)、OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude;国内的DeepSeek、阿里的Qwen。

江树也列举出了使用它们的体验。

不难发现,尽管DeepSeek-R1震惊了全球科技圈,其价值毋庸置疑,但每家大模型产品都有自身的优劣势,DeepSeek也不是所有大模型都完美无缺。比如刘聪就发现,DeepSeek最新发布的专注于图像理解和生成任务的多模态大模型Janus-Pro,使用效果一般。

训练大模型,要花多少钱?

回到训练大模型的成本问题,一个大模型究竟是如何诞生的?

刘聪表示,大模型诞生主要分为预训练-后训练两个阶段,如果把大模型比作小孩,预训练和后训练要做的是,让小孩从出生时的只会哭,到懂得大人讲的内容,再到主动和大人讲话。

预训练主要指训练语料。比如将大量的文本语料投给模型,让小孩完成知识摄取,但此刻他只是学了知识还不会用。

后训练则要告诉小孩,如何去用学了的知识,包含两种方法,模型微调(SFT)和强化学习(RLHF)。

刘聪表示,无论是通用大模型还是推理大模型、国内还是国外,大家遵循的都是这一流程。江树也告诉「定焦One」,各家都用的是Transformer模型,因此在最底层的模型构成和训练步骤上,无本质区别。

多位从业者表示,各家大模型的训练成本差别很大,主要集中在硬件、数据、人工三大部分,每一部分也可能采取不同的方式,对应的成本也不同。

刘聪分别举例,比如硬件是买是租,两者间的价格相差很大,如果是买,前期的一次性投入很大,但后期会大幅降低,基本只用交电费,如果是租,可能前期投入不大,但这部分成本始终无法省去。所使用的训练数据上,是直接购买现成数据,还是自己人工爬,也差别很大。每次的训练成本也不太一样,像第一次要写爬虫、做数据筛选,但下一个版本由于可使用上个版本的重复操作,成本会有所降低。以及在最终展现模型前,中间迭代了多少版本,也决定着成本高低,但大模型公司对此讳莫如深。

总之,每个环节都涉及很多高额的隐形成本。

外界曾按照GPU估算,在顶尖模型中,GPT-4的训练成本大约为7800万美元,Llama3.1超6000万美元,Claude3.5约为1亿美元。但由于这些顶尖大模型都是闭源,以及各家是否存在算力浪费现象,外界很难知晓。直到同梯队的DeepSeek以557.6万美元出现。需要注意的是,557.6万美元是DeepSeek技术报告中提到的基座模型DeepSeek-V3的训练成本。“关于V3版本的训练成本只能代表最后一次成功训练的成本,前期的研究、架构及算法的试错等成本都没有包含在内;而R1的具体训练成本,论文中没有提到。”刘聪表示。也就是说,557.6万美元仅为模型总成本的一小部分。

半导体市场分析和预测公司SemiAnalysis指出,考虑到服务器资本支出、运营成本等因素,DeepSeek的总成本在4年内可能达到25.73亿美元。

从业者认为,相较其他大模型公司百亿美元的投入,即便按25.73亿美元计算,DeepSeek的成本也是低的。

而且,DeepSeek-V3的训练过程仅需2048张英伟达GPU、所用GPU小时仅为278.8万,相比之下,OpenAI耗费了上万张GPU,meta训练模型Llama-3.1-405B所用的GPU小时为3084万。

DeepSeek不仅在模型训练阶段效率更高,在调用推理阶段也更高效、成本更低。

从DeepSeek给出的各大模型API定价(开发者可以通过API调用大模型,实现文本生成、对话交互、代码生成等功能),能看出成本其低于“OpenAI们”。通常认为,高开发成本的API通常需要通过较高的定价来回收成本。

DeepSeek-R1的API定价为:每百万输入tokens1元(缓存命中),每百万输出tokens16元,反观OpenAI的o3-mini,输入(缓存命中)、输出每百万tokens的定价,分别为0.55美元(4元人民币)、4.4美元(31元人民币)。

缓存命中,即从缓存中读取数据而非重新计算或调用模型生成结果,可以减少数据处理的时间、降低成本。行业通过区分缓存命中和缓存未命中,从而提高API定价的竞争力,低价也让中小企业也更容易接入。

近期结束了优惠期的DeepSeek-V3,虽然从原来的每百万输入tokens0.1元(缓存命中)、每百万输出tokens2元,分别上调到了0.5元、8元,价格仍然低于其他主流模型。

虽然大模型总训练成本很难预估,但从业者一致认为,DeepSeek可能代表的是目前一流大模型的最低成本,未来各家应该会参照DeepSeek往下降。

DeepSeek的降本启示

DeepSeek的钱省在哪了?综合从业者的说法,从模型结构-预训练-后训练,每个方面都做了优化。

比如为了保证回答的专业性,很多大模型公司采用的是MoE模型(混合专家模型),即面对一个复杂难题,大模型会将其拆解为多个子任务,然后将不同子任务交给不同专家解答。虽然很多家大模型公司都曾提到过这一模型,但DeepSeek达到了终极专家专业化水平。

秘诀是采用了细粒度专家分割(对专家在同一类别中再进行子任务细分)和共享专家隔离(隔离部分专家减轻知识冗余),这样做的好处是,能大幅提高MoE参数效率和性能,做到更快更准确给予答案。

有从业者估算,DeepSeekMoE相当于仅用大约40%的计算量,便达到了与LLaMA2-7B差不多的效果。

数据处理也是大模型训练的一道坎,各家都琢磨着如何提高计算效率,同时还能降低内存和带宽等硬件需求。DeepSeek找到的方法是,在处理数据时用FP8低精度训练(用于加速深度学习训练),“此举在已知开源模型中比较领先,毕竟大多数大模型使用的是FP16或BF16混合精度训练,FP8的训练速度比它们快很多。”刘聪表示。

后训练中的强化学习上,策略优化是一大难点,可以理解为让大模型更好地进行过决策,比如AlphaGo通过策略优化学会了如何在围棋中选择最优的落子策略。

DeepSeek选择GRPO(分组相对策略优化)而非PPO(近端策略优化)算法,两者的主要区别在于在进行算法优化时,是否借助价值模型,前者通过组内相对奖励来估计优势函数,后者用的是单独的价值模型。少一个模型,算力要求自然更小,也会节省成本。

以及推理层面上,用多头潜在注意力机制(MLA)而非传统的多头注意力(MHA),显著降低了显存占用和计算复杂度,最直接的好处是,API接口费用下降。

不过,这次DeepSeek给刘聪的最大启发是,可以从不同角度提升大模型推理能力,纯模型微调(SFT)和纯强化学习(RLHF)都可以做出不错的推理大模型。

也就是说,目前做推理模型,可以有四种方式:

第一种:纯强化学习(DeepSeek-R1-zero)

第二种:SFT+强化学习(DeepSeek-R1)

第三种:纯SFT(DeepSeek蒸馏模型)

第四种:纯提示词(低成本小模型)

“之前圈内都是标注SFT+强化学习,大家都没有想到,原来做纯SFT和纯做强化学习,也能得到很好的效果。”刘聪表示。

DeepSeek的降本不仅给从业者带来了技术上的启发,也影响着AI公司的发展路径。

英诺天使基金合伙人王晟介绍,AI产业在跑通AGI方向上往往有两种不同的路径选择:一个是“算力军备”范式,堆技术堆钱堆算力,先把大模型性能拉至一个高点,再考虑产业落地;另外一个是“算法效率”范式,一开始就以产业落地为目标,通过架构创新和工程化能力,推出低成本高性能模型。

“DeepSeek的一系列模型证明了,在天花板涨不动的情况下,把重点放在优化效率而非能力增长上的范式具有可行性。”王晟称。

从业者们相信,未来随着算法的进化,大模型的训练成本还会进一步降低。

方舟投资管理公司的创始人兼CEO“木头姐”曾指出,在DeepSeek之前,人工智能训练成本每年下降75%,推理成本甚至下降85%到90%。王晟也曾表示,年初发布的模型到年底再发布同样的模型,成本都会有大幅度下降,甚至有可能降至1/10。

独立研究机构SemiAnalysis在最近一篇分析报告中指出,推理成本的下降是人工智能不断进步的标志之一。原来需要超级计算机、多张GPU才能完成的GPT-3大模型性能,现在一些安装在笔记本电脑上的小模型也能实现同样效果。而且成本也下降了很多,Anthropic首席执行官Dario认为,算法定价成朝着GPT-3质量发展,成本已经降低1200倍。

未来,大模型的降本速度还会越来越快。

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