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 ...

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 ...

据技术报告介绍，DeepSeek-V3 的预训练过程只花费 266.4 万 H800 GPU Hours，再加上上下文扩展与后训练的训练共为 278.8 H800 GPU Hours（训练成本 557.6 万美元）。相较之下，Llama 3 ...

IT之家 2 月 7 日消息，DeepSeek 旗下两大开源项目刚刚在 GitHub 平台实现历史性突破。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 ...

2月7日，据全球最大代码托管平台GitHub显示，在两个月内，DeepSeek的Star量（星标）已经超过了OpenAI。截至18时，DeepSeek旗下热度最高的项目DeepSeek-V3大模型Star量达到7.82万，超越同平台中OpenAI最热 ...

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。

DeepSeek ...

2024年，李飞飞曾在接受媒体采访时反驳“人工智能模型正在耗尽用于训练的数据”这一观点，她认为当前AI训练数据并不存在短缺的问题，仍有大量的差异化的数据等待挖掘。她强调的是，高质量数据正变得前所未有的重要，创建高质量的数据集是人工智能研究的核心。

鞭牛士报道，1月30日消息，据外电报道，微软今天将中国 AI 公司 DeepSeek 的 R1 模型引入其 Azure AI Foundry 平台和 GitHub。R1 模型本周震惊了美国金融市场，因为它的训练成本仅为 OpenAI 领先模型的一小部分，现在已成为 Azure AI Foundry 和 GitHub 上的模型目录的一部分，允许微软的客户将其集成到他们的 AI ...

接下来，就是按照DeepSeek所说，不用SFT，纯靠RL调教出R1-Zero，再在R1-Zero的基础上复刻出性能逼近o1的R1模型。

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 ...