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 ...

据统计，截至最新数据发布，DeepSeek-V3凭借7.83万的Star数，成功超越了OpenAI的Whisper项目，后者的Star数为7.58万。与此同时，DeepSeek的另一开源项目DeepSeek-R1也不负众望，以6.64万的Star数超 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

2月7日，国产大模型DeepSeek旗下的DeepSeek-V3大模型，在GitHub上的Star数量达到了78.5K（7.85万），正式超过了OpenAI旗下最热门的项目，成为Github上最受欢迎的大模型，这也是继DeepSeek登顶苹果商店免费 ...

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。

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