DeepSeek旗下两大开源项目在GitHub平台迎来了历史性时刻，收获了令人瞩目的成就。近日，DeepSeek-V3与DeepSeek-R1的Star数量双双实现了对OpenAI旗下明星项目的超越。

截至IT之家发稿，DeepSeek-V3 已经以 7.83 万的 Star 数成功超越 OpenAI 明星项目 Whisper（7.58 万）；同门兄弟 DeepSeek-R1 以 6.64 万 Star 数超越 OpenAI 官方教程库 openai-cookbook（6.16 万）。

其中，DeepSeek-V3中宣称的550万美元，是基于GPU成本、GPU小时数、数据集规模和模型规模等估算出来的。 但DeepSeek团队从没公开过R1确切的GPU小时数或开发成本，目前已有的任何成本估算都只是猜测。

在全球人工智能技术快速发展的背景下，中国的AI企业逐渐崭露头角，DeepSeek便是其中一颗闪亮的星星。最新消息显示，DeepSeek旗下的两个开源项目——DeepSeek-V3和DeepSeek-R1在GitHub平台上实现了历史性的里程碑，分别超过了OpenAI的业内明星项目Whisper和官方教程库openai-cookbook。这一突破不仅彰显出中国AI技术的实力，也为整个科技界带来了新的 ...

智东西（公众号：zhidxcom）作者 | 程茜编辑 | ...

DeepSeek V3为DeepSeek自研MoE模型，参数量达到671B，激活参数量37B，在14.8T token上进行了预训练，该模型在多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等开源模型，并在性能上和闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet比肩。

李飞飞等斯坦福大学和华盛顿大学的研究人员，站在开源模型Qwen2.5的肩膀上，训练成本仅花了不到50美元，就成功训练出了s1的AI推理模型，性能媲美OpenAI！ 在现有的阿里巴巴Qwen2.5-32B-Instruct的基础开始，然后使用谷歌最新的Gemini 2.0 Flash Experimental进行微调。

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DeepSeek-R1 采用了 MIT 开源许可证，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。换言之，开发者和厂商能够根据自身需求，对模型进行定制和优化，加速 AI 功能在个人终端设备上的落地。

36氪获悉，DeepSeek在GitHub开源后，代码库快速吸引大量开发者关注，star 数短期内突破十万，且众多基于DeepSeek的二次开发项目如代码自动补全、智能文档摘要等，已在金融、医疗、科研等多领域实现高效部署，有力推动了AI应用的创新与落地。在这个过程中，GMI Cloud 技术团队第一时间在北美完成了对DeepSeek ...

DeepSeek-R1 是一个 671B 参数模型，其深度学习能力与 OpenAI 的 GPT-3 模型类似。 尽管围绕 DeepSeek-R1 的影响的讨论尚未尘埃落定，微软今天还是宣布 DeepSeek-R1 模型在 Azure AI Foundry 和 GitHub 上可用，这出乎所有人的意料。微软声称，企业现在可以从一个可信、可扩展和企业就绪的平台访问 DeepSeek-R1，该平台可保证 ...