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【泰拉瑞亚哪个时装身后带白毛******

泰拉瑞亚，这款富有创意的沙盒游戏，以其独特的画风和丰富的游戏内容吸引了无数玩家。在游戏中，玩家可以探索、建设、战斗，同时还可以收集各种独特的时装来装扮自己的角色。其中，有一款带白毛的时装备受玩家们的喜爱和追捧。接下来，让我们来探讨一下这款泰拉瑞亚中的独特时装。

这款时装身的设计相当引人注目，以细腻的像素风格刻画出了丰富的细节和视觉效果。其最显著的特点就是身后那根长长的白毛，犹如一道洁白的羽翼，为角色增添了神秘而优雅的气质。白毛的质地和光泽度都经过精心设计，使得它在游戏中显得格外醒目和引人注目。

这款时装的来源并不简单，它需要通过一定的游戏任务或活动才能获得。这无疑增加了它的稀有性和吸引力，让玩家们为了得到它而努力挑战游戏中的各种难关。而一旦玩家成功获得这款时装，它就会成为他们在泰拉瑞亚世界中的独特标志，展示出他们的实力和个性。

从设计风格上来看，这款带白毛的时装与泰拉瑞亚的整体风格相得益彰。泰拉瑞亚的像素风格使得这款时装的线条和轮廓都显得非常清晰，给人一种非常独特的感觉。而白毛的加入则为其增添了一份神秘和优雅的气息，使得整个游戏世界都为之增色不少。

从时装的搭配角度来看，这款带白毛的时装也是非常值得尝试的。玩家可以尝试将它与其他时装、武器、饰品等进行搭配，以创造出独一无二的角色形象。无论是搭配其他像素风格的时装，还是与其他风格的物品进行混搭，都能产生出令人意想不到的效果。

此外，这款时装的背后故事也是其受欢迎的重要原因之一。在泰拉瑞亚的世界中，白毛被视为一种神秘的力量象征，它代表着纯洁、优雅和力量。因此，这款带白毛的时装也被赋予了特殊的含义和价值，成为了玩家们追求的目标。

对于喜欢泰拉瑞亚的玩家来说，这款带白毛的时装无疑是一种诱惑。它不仅外观独特、设计精良，还具有很高的稀有性和吸引力。在游戏中，拥有这款时装的玩家往往会成为众人瞩目的焦点，展示出他们的实力和个性。同时，它也是玩家们探索、挑战和创造的动力来源之一，让他们更加热爱这款游戏。

除了外观上的吸引力外，这款带白毛的时装还体现了泰拉瑞亚的价值观和文化内涵。它不仅是一种游戏道具，更是一种文化符号和精神象征。它代表着玩家的勇气、智慧和创造力，也体现了泰拉瑞亚世界的多样性和包容性。

总的来说，这款带白毛的时装是泰拉瑞亚中一款非常独特和受欢迎的时装。它的外观独特、设计精良、稀有度高、搭配性强等特点都让它成为了玩家们追求的目标。同时，它也体现了泰拉瑞亚的价值观和文化内涵，成为了游戏世界中的一种文化符号和精神象征。无论是从哪个角度来看，这款时装都是泰拉瑞亚中不可忽视的存在。

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【《模拟城市：我是市长》华贵时代赛季精彩曝光******

《模拟城市：我是市长》全新的华贵时代赛季已经拉开了帷幕。和往期赛季的玩法一样，玩家们通过完成市长竞赛任务累积水晶点数，并提升通行证等级，就可以逐级解锁各类奖励，赢取精美的赛季奖励建筑。

华贵时代赛季的奖励建筑，均为古典的欧式建筑。对于想要打造中世界风格王城的玩家来说，这一期的赛季建筑绝对值得收藏。这里就让我们一同领略部分赛季建筑的风貌吧！

维多利亚喷泉

造型精美的喷泉一直是欧式园林不可或缺的组成部分，而《模拟城市：我是市长》此次推出的维多利亚喷泉就是一座风格古典的喷泉建筑。除了精美的喷水池以外，维多利亚喷泉四角还设有精美的花坛和座椅，供市民们放松休憩。

丝绸商人

丝绸商品在古代欧洲是非常紧俏的商品，也难怪贩卖丝绸的商人有本钱开设豪华的商铺了。此次《模拟城市：我是市长》所带来的丝绸商人建筑，就再现了旧时巨商的豪华府邸和铺子。

炼金术师实验室

在古代欧洲，有很多研究炼金术的学者。而正是他们的不懈钻研，才推动了化学、天文等学科的进展。为了再现古代欧洲炼金术师的生活，《模拟城市：我是市长》特别推出了炼金术师实验室建筑。在此，你可以看到诸如天文望远镜、起重机等实验设备。

《模拟城市：我是市长》的华贵时代赛季还有更多精美建筑等待玩家收集建造，精彩不容错过！最后，请搜索“模拟城市 我是市长”下载游戏，体验终极模拟城市移动游戏的魅力。

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【《闪耀暖暖》福利活动“轻聆风语”限时开启 “幻之海·流光”全新套装上线******

叠纸游戏自研自发的次世代3D手游《闪耀暖暖》于11月10日迎来更新，稀有服饰福利活动“轻聆风语”限时开启，“幻之海·流光”上线全新套装“初遇格海”；“金雪新意”主题活动第一弹来袭，“新意节会场”专属折扣商店限时上架……更多丰厚福利资源和最新玩法，还待玩家尽情探索！

“幻之海·流光”套装更新  全新稀有套装“初遇格海”上线

此次游戏更新后，全新稀有套装“初遇格海”将在“幻之海·流光”与玩家见面。11月10日至11月19日，“稀有·初遇格海”及“非凡·佣兵女王”将在幻之海·流光获得限时概率UP。除常规感应外，每期“幻之海·流光”还可消耗星钻优惠进行“限定感应”。

参与限时拼图大挑战 获取稀有福利服饰“轻聆风语” 

此次游戏更新后至11月24日，“轻聆风语”巧趣拼图稀有服饰福利活动开启。玩家参与限时拼图大挑战，在限定时间内完成拼图即为挑战成功，成功可获得150积分，挑战失败不得分。活动期间分数累计，达到指定分数即可领取稀有服饰“轻聆风语”。

“金雪新意”主题活动第一弹来袭 限定服饰“金灿星雪”预购进行时

 11月8日起，“金雪新意”主题活动第一弹来袭，“金雪新意”限定服饰“金灿星雪”发售，预购时间为11月8日至11月10日，正式开售时间为11月11日至11月14日，玩家参与预购可享补款立减双倍。

预购阶段，玩家预付60星钻，即领全新滤镜“沉暮”及5点关注度，正式开售期间补款立减120星钻。关注度达指定要求可解锁限定服饰礼盒的不同折扣，最低可2折获取本期限定服饰。

此外，11月8日至11月14日，“新意节会场”专属折扣商店限时上架，包含全新元气少女系列动态动作首发、往期资源限时复刻及各类超低折扣礼包。元气少女系列动态动作包括：“心动百分百”、“小情绪”及“元气满格”三款全新动态动作礼包，每款礼包包含全新动作、全新贴纸背景及粉钻奖励；限时复刻&超低折扣礼包包括：“咕噜噜”动作礼包、“我生气咯”动作礼包、“承让承让”动作礼包及“锦叶闻秋礼服”礼包限时复刻；“个人改名卡”、“联盟改名卡”及“美甲店改名卡”限时超值特惠，供玩家们选购。

“绮想嘉年华”感应活动限时复刻 时尚提升计划“部落记忆”即将开启

11月8日至11月14日，感应活动“绮想嘉年华”限时复刻，限时累充福利同步开启。活动期间，玩家进行限定感应将有机会获得非凡清新套装“小丑的问好”以及对应套装的设计师之影、记忆回响。套装动作“乐园巡礼”可在完成“小丑的问好”套装及设计师之影收集后通过“成就”获取。

11月15日至22年1月16日，时尚提升计划第十三册“部落记忆”即将开启。“时尚提升计划”分为“基础计划”和“特别计划”，玩家可完成对应任务积累时尚力，获得时尚等级提升并领取相应奖励。默认解锁“基础计划”任务奖励，玩家可选择开启“特别计划”，领取专属服饰等奖励。神秘的图腾纹章被绘制于设计之中，诠释了力量和原始之美，一起提升时尚之力吧！

此外，本次更新带来更多游戏活动内容及优化升级：11月15日至11月22日，非凡感应活动“花漫晴空”限时开启，同步开启材料“限时累充福利”，“花漾之遇”新意节加码活动即将来袭……更多精彩游戏活动内容，可前往@闪耀暖暖官方微博了解，或登录《闪耀暖暖》体验。

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【《天龙八部手游》华山版本先锋开测 临江仙苑初现江湖******

《天龙八部手游》X西岳华山共同打造的武侠文创定制版本·华山即将于7月14日正式上线，先锋测试已于7月8日抢鲜开启！在全新版本中，各方翘首以待的全新门派华山惊艳登场，远攻近战皆宜，进退有法实力不凡的华山派受到了众多玩家的热捧。除此之外，游戏全新打造的世外小镇-临江苑也在此次更新中面向玩家开放，并迅速成为了江湖豪杰趋之若鹜的“打卡”圣地。

华山入世 新门派输出控制两不误

作为远程射手门派，华山派在武学造诣上内外兼修，擅使长剑对敌，剑在意先，快剑无痕，剑意挥洒灵动盎然，尽显武侠经典招式应有风范。加之门派弟子修习紫霞秘技，配合剑法使出，同时又有两段位移，让华山门派在战斗中拥有更为灵活的机动性，既可突进力斩敌首，亦可远攻周旋予敌重创，从而远攻近战无往不利。

除了出色的爆发与输出能力之外，华山派的控制技能也颇为强势，其中啸风溯木便是华山的核心控制手段。尤其是经过王语嫣的技能指点后，啸风溯木释放后可以使目标陷入3秒醉意状态，期间目标不能移动，不能施放技能，也不受任何伤害，该控制技能如果使用得当的话，无论是单挑还是群体作战时都将有出其不意的效果。

临江小苑开放 曲水流觞烟火证情

酷暑难耐？不妨来这里避暑！《天龙八部手游》华山版本推出了风景奇美的世外小镇-临江苑，全新场景依山傍水，群山环抱着一湖静水，柔波荡漾，堪称真正的“世外桃源”！不仅如此，游戏还同步打造了多个应景活动，如“曲水传情”活动，玩家参与其中燃放河灯，既可求得情缘，亦能表白寄思。还有限时开放的“临江烟火会”，不仅为广大玩家准备了星空烟火美景，参与活动燃放烟花还能获得丰厚的回馈奖励。

除此之外，玩家还可以参加月河行舟活动，届时不仅可以乘坐游船欣赏临江苑沿河美景，还能够获得百姓们准备的精美礼品，更有机会赢取活动专属坐骑-缤纷水果船（7天）。

万里天龙，千丈华山，《天龙八部手游》全新门派华山震撼现世，在抢先开启的先锋测试中，玩家不仅可以提前体验华山门派，还可以游览临江苑，畅游山水之间感受自然之美。更多华山版本精彩内容，还有待玩家亲自到游戏内去体验。

关于《天龙八部手游》

金庸正版授权，《天龙八部》端游原班人马倾心打造，完美传承端游核心特色与经典玩法。游戏以Unity5引擎打造真实3D视觉盛宴，再现聚贤庄、珍珑棋局、琅嬛福地等知名场景，更有乔峰段誉王语嫣等英雄角色指点传世神功，四大经典门派，远攻近战、刺客治疗各具特色，珍兽神器、装备打造、自由交易玩法丰富，还有行酒令、运镖、凤凰古城等快意帮派玩法，营造出一个荡气回肠、快意恩仇的热血武侠世界，完美呈现金庸笔下最宏大的天龙江湖！

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【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

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【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

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