💡 DeepSeek证明了『低成本高性能』路线可行性。

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DeepSeek 发布了其最新的 MoE（混合专家）大语言模型，以其极低的推理成本和接近 GPT-4 的性能水平引发了业界关注。

该模型采用了 DeepSeekMoE 架构——在总参数 671B 中，每个 token 仅激活 37B 参数。这种设计使得推理成本仅为 GPT-4 的十分之一，同时保持接近 GPT-4 的性能水平。

在 MMLU、GSM-8K、HumanEval 等基准测试中，DeepSeek 新模型的表现接近 GPT-4，在某些数学和代码任务上甚至优于 GPT-4。

DeepSeek 的『低成本高性能』路线证明了，巧妙的架构设计可以在不依赖天量算力的情况下实现领先性能。

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