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【快速提升战力《魔域手游2》新手必看攻略******

《魔域手游2》巅峰测试现已正式开服，第一天服务器也经历了数次爆满，玩家热情相当高涨！

开服第一天也涌进了很多新玩家，这些初入雷鸣大陆的神选者也在公屏中纷纷询问到底应该怎么提升战力，那么今天就为大家介绍一下新手如何在《魔域手游2》中快速提升战力吧！

参加开服活动 赢取大量好礼

目前《魔域手游2》刚刚开服，带来「魔域新程」超值活动！只要按照要求完成相应任务，即可获得大量奖励，帮助各位玩家顺利度过中前期。

在这个过程中，大家不用把太多精力放在提升战力和养成幻兽上，可以多看看攻略并认识大佬，慢慢了解游戏后期相关玩法。

了解游戏系统 获取更多战力

根据《魔域手游2》右边按钮，可以了解功力提升方法和资源获取途径。

修炼：

 装修炼等级分为斗者，斗士，斗宗，斗君，斗王，斗帝，新神，真神八个阶段。每个阶段都有10个小阶段。每当个阶段修炼搭够时会出现突破任务，完成后就可以突破到下一阶段。

突破修炼等级可以大幅提升战力，也可以发现该阶段应该完成的任务，各位神选者一定要试试。

军团：

通过加入军团获取军团战力。等级活跃越高的军团增加的战力越多。军团职位可以获得额外的战力加成。

在「图腾登记」系统中，每个图腾可以登记三个相同的幻兽。登记的幻兽星级越高，则图腾战斗力越高。每个图腾的战斗力上限为10点。

神火：

神火是魔域二中最角色伤害占比较高的一部分，可以为角色提供额外的属性。通过攻坚神火副本获取。当神火源力达到一定评分时。可以通过使用古朴神纹来进行觉醒增加战力。

幻兽：

每个角色可以携带三种幻兽，每个幻兽提升一星增加一点战力，登上排行榜有额外的战力加成。幻兽需要通过幻化提升星级。每次幻兽都会消耗一只同类型的幻兽或一只奇异兽。

以上就是《魔域手游2》新手战力提升方法，各位还有什么更好的方法，可以在评论区留言哦~

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【阿里前端第一人AI创业，要做内容创作者的GitHub！5k人排队内测******

这就是躬身入局AI大模型创业的玉伯，对2024年创业现状的真实体感。

但这位昔日的阿里前端第一人，还是选择加入了这个没有硝烟的战场，用AI聚焦内容创作者群体。

入场2个月，公司估值过亿；入场6个月，推出首款产品YouMind，开放内测20多天来，反响不错，有近5000人排队申请（最后通过了千余人）。

他还有些喜出望外地告诉量子位，迄今为止，已付费的种子用户比他预料中更多。

△自己公司刚成立时的玉伯

玉伯是谁？

这个名字在前端开发领域圈子里家喻户晓，且和现在大多数打工人每日用的办公工具/平台息息相关：

11月底，思维天空的第一款产品问世，并于12月6日开启内测：

YouMind，一个面向全球创作者的AI工具，覆盖全流程，能整合多模态那种。

不过，玉伯很直接地告诉量子位，目前大家看到和用上的版本，仅仅是YouMind最终构想的v0.1。

但出于一个技术出身者深入骨髓的开源精神和共创理念，团队选择在此时把YouMind摆到用户眼前。

最终形态：内容创作者的GitHub社区

那么，0.1版本的YouMind——也就是现在用户可以内测上的这个版本，是什么样的？

作为通过内测的千分之一，量子位多位编辑都尝试体验了一番。

注册后，它会推荐你安装YouMind浏览器插件。

通过这个插件，你主要可以干三件事：

第一，总结网页，翻译网页；

第二，和ChatBot对话，询问问题，不管是关于正在浏览的界面的，还是需要互联网搜索的；

第三，把任何模态的内容，包括文字、图片、播客/音频、视频等，吃进个人收藏夹里，带分类那种。

以上，是调用插件能做的事。

△右侧为调用插件时的界面

而当进入YouMind主页后，有三大功能。

首先，Snips。

用来摘取并收藏互联网上任何你觉得有用，想要沉淀到自己知识库的内容。

可以是来自arXiv的论文，来自油管的视频，总之anywhere的anything。

其次，Thoughts。

这个很好理解，用来记录你自己个人的想法和随笔，就是网络在线笔记本。

再者，Boards。

可以在这里把外来沉淀的Snips，和个人记录的Thoughts，在这里分类归类，进行整理。

目前来看，Boards功能有限。

（不过毕竟玉伯还把此版本定义为v0.1，大家看个意思吧先）

非要做个类比来方便大家理解的话，我愿称之v0.1的YouMind为：

Readwise和obsidian的AI集合版。

（打个比方啦，有更准确的描述欢迎大家评论区集智众筹）

而这，仅仅是玉伯构想中，YouMind走向完全成熟的三个阶段中，第一阶段的第一步。

量子位画了张思维导图，来呈现他对YouMind的整体构想：

玉伯介绍，团队目前正在打磨第一阶段的第二步，让内容创作者们能够在YouMind上IPO起来（手动狗头）。

让收藏的内容不再吃灰，想找看过的内容时不用各平台狂翻浏览记录。

完成资料的串联和调用，帮助自己更好地生产文章/播客/视频等内容。

至此，就算完成了YouMind第一阶段——此时将达到v0.5。

到了第二阶段，YouMind会从个人工具走向协同使用，正式走向v1.0。

但和Notion、飞书、WPS等还不太一样，YouMind偏重内容协同、强调项目管理，而非组织管理。

“哈哈，第三阶段其实很长期，和我的初心有关。”玉伯笑道，那就是做社区。

内容创作者们有油管、抖音、推特、小红书等各种平台，但会给人一种四处打工的感觉，“我感觉创作者没有归属感。”

他拿程序员最大的社区GitHub类比——

无论是写代码还是抄代码，程序员会把GitHub看成是一个家一样的社区；自己有好的想法，也能上传后，进一步被build，甚至变成软件，再分发出去，可能还会在Apple Store里面挣钱。

所以，YouMind的终极目标，是成为一个内容创作者的GitHub。

（p.s.：以天天写稿人的角度，我们聊到创作者的心态或许和程序员的心态有所不同，内容创作者或许不太接受“被copy”。但玉伯举例了一个他认为的神奇存在：维基百科）

“也许创作是更好的消费”

而之所以创业第一剑，玉波选择对内容创作者群体“下手”，原因无外乎有二。

一看擅长什么。

一次与杭州的创业前辈交流时，玉伯头一回听说了与共识不同的PMF解释：

P不应该代表product，应该代表person。指代的还不是团队里的所有人，就是创始人本身。

那看玉伯自己的经历，他表示自己从2014年起开始用Notion，后来主导语雀、加入飞书。

他介绍团队成员虽然年轻，但多年工作经验与此息息相关，有经验，有积累，有市场长期观察。

团队成立后，内部协同又从Slack+Notion+Google Workspace，横跳到觉得更适合小团队协同和项目管理的Linear+Google Workspace。

等于是从自己的日常使用中寻找新的痛点。

△杭州，思维天空公司内部

二看趋势是什么。

他洞察到与自己要做的事有关的趋势，也分为两点。

首先是内容创作越来越多模态化，并且这个现象不仅仅在国内，是在全球范围内发生。

其次是95后，准确来说10后、20后的消费习惯正在改变。

玉伯自己本人觉得目前的娱乐消费，需要普通人有很高的自律要求。在玉伯口中，这种纯·消费其实很累，他说：“你以为消费了，其实啥也没得到。”

同时，他又不止一次从初中学生口中听到“抖音是老年人才玩的东西”之类的话，也看到自己的儿子和小伙伴们面对轰动一时的《黑神话：悟空》时，不仅仅是去玩那个游戏，更是自己去我的世界（Minecraft）里自己搭建还原游戏中的建筑、boss等等。

再三思索后，玉伯得出自己的结论：

他表示，也许每个人都应该去尝试创作一点内容，尝试过后收获的甜头，跟纯粹是刷短视频的快乐是完全不一样的。

所以就有了YouMind。

然后本着一种很朴素的开源心态——朴素指的是“有了想法就开源”，让大家以此为基点，有代码的写代码，会文档的写文档，有钱的捧个钱场，一起攒个局把想法实现——团队觉得没必要憋大招，可以用共建的方式合力朝内容创作者的GitHub前进。

所以现在时刻的YouMind还是v0.1。

创业后，“功成必须在我”

作为YouMind背后最主要的那个男人，成为创业者后，玉伯更踏实了，但也更害怕了。

踏实，是相比于此前的大厂经历而言。

2018年前，玉伯都在和代码打交道；后来身居大厂中层，带着六、七百人的团队。

不过问题随之而来：

和一线同学隔了三、四个层级，既不能很好地感知到一线的信息，也很少需要自己去做决策（因为更贴近业务本身的-1 or -2提上来的决策已经很不错了），只需自己点头；又因为自己就是所在业务的领头羊，需要他本人自上而下传递的高层信息也几乎为零。

但真的有那么安逸吗？并没有。

出于各种原因，他不能让自己的日程表有空白，甚至有时需要被动地去卷别人。

用他自己的话说，总之人是忙了，心却闲着。

自认为是个实操性人格的玉伯不太享受这种状态，甚至一度想转型去做HR，想让自己踏实一些。

现在离开大厂，自己拉起十几个人的小团队开始从零开始，确实也踏实了。

不过回头看，有时需涉及团队管理方面的事务，还会回头有点“羡慕”大厂。（但玉伯表示，欢迎大家加入～）。

至于害怕嘛——

但他陈述，所谓的“害怕”不是说自己怕丢面子。

玉伯很清楚，创业当然得尝试，但当然也担心瞄准的方向是伪命题，某些害怕的情绪是必然会有的。

害怕金钱流失。

作为一个长期主义者，背负投资人的钱，AI创业花钱如流水，但又担忧找不到“有耐心”的长期投资者。

害怕时机不对。

他认为找准时间和看准趋势同样重要。当初2019年前后，在大厂有架空感的时候，是不是就应该毅然创业？

“就算挂了，可能现在已经在连续创业第二次、第三次了。”

△10年前的玉伯 & 3天前的玉伯

最后一个害怕，来自于他成为创业者后心态上的转变。

以前，他觉得「内容创作者的GitHub」是他的想法和愿景。

这件事“功成不必在我”，可以由别人做出来，自己直接用，还不用承担成本和损失；可以半路被大厂收购，只要目标一致，能被收购也是好事情。

但最近看了尤瓦尔·赫拉利的《智人之上》，他觉得自己突然悟了——

最后一个害怕，是不愿看到自己的想法和目标，被别人抢先实现。

内测waiting list：youmind.ai

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【虎牙女王盐抢先试玩《大圣归来》，受邀专访制作人揭秘好料******

在2015年，《大圣归来》电影的发行让无数国漫粉丝们看到了国产动漫的曙光，并对这部电影给予了很高的评价。在2019年的10月份，《大圣归来》即将推出PS4游戏了，也是获得了很多玩家和《西游记》爱好者的期待。而虎牙直播作为全国最大的直播平台之一，本次在《大圣归来》的发行前夕，虎牙主机区的美女主播“女王盐”也是受邀去参访绿洲游戏，为玩家带来《大圣归来》的第一手资讯。

从女王盐试玩的画面我们可以看出，《大圣归来》是一款充满古典中国风的游戏作品，游戏当中打造了一个妖怪横行，乱世当头的唐朝，而玩家扮演的大圣角色需要参与故事主线，一路打怪升级，最终成为威名赫赫的齐天大圣。试玩画面中体现出来的游戏画面极为精致，可以说是完美的将电影中的画面搬到了游戏当中来，喜欢原作电影的朋友们可不能错过了。

本次女王盐采访了十月文化副总裁王双，也由此获知了《大圣归来》是由三家公司共同打造而成的一款游戏作品，其中索尼互娱负责游戏的研发制作，十月文化兼修IP内容、世界观、彩蛋，而绿洲游戏则是负责出品和PC端的发行。而且让玩家惊喜的是，《大圣归来》中，大圣的配音还专门请到了成龙大哥来负责，并且在游戏当中还融入了成龙大哥专属的动作喜剧风格，让大圣的“猴”特征和动作喜剧完美结合。

另外通过女王盐对绿洲游戏主机负责人ALEN WU的采访我们可以得知，《大圣归来》是一款面对世界的全球向游戏作品，采用了主机游戏当中很少见的中国神话故事体系，为玩家们呈现出与众不同的世界观，而且游戏预计会发行3个DLC，每个DLC都有不一样的故事线和风格，最快年底就能玩到了。

《大圣归来》PS4版本将于10月16号正式发行，喜欢的朋友们可以去虎牙直播关注女王盐了解一手资讯。而且虎牙直播的主机区一直以来都是虎牙一个热门板块，有着全网最多的主机区主播数量，等《大圣归来》发行也会有很多主播试玩这款游戏，大家可以关注一下虎牙的主机区，到时候就能第一时间了解游戏了。

虎牙直播更是官博开启了《大圣归来》送限量周边的福利活动，活动持续至20日哦，喜欢《大圣归来》的盆友们千万不要忘了去微博参与哦。

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【散户最爱！AI巨头英伟达今年“吸金”近300亿美元******

　　明年谁会登顶？

　　根据财经数据供应商Vanda Researc的最新统计，英伟达取代特斯拉成为今年散户净买入量最大的股票，这也意味着单只股票的净买盘连续第二年超过标普500指数ETF，反映出投资者仍在追逐科技股牛市。在人工智能发展浪潮推动下，2025年这样的趋势能否持续下去，谁将脱颖而出？

　　买盘三年增长9倍

　　与传统的指数基金热门代表标普500指数ETF相比，今年英伟达的净流入量几乎翻了一番，达到了298亿美元，这相当于2021年的近9倍。Vanda高级副总裁亚奇尼（Marco Iachini）表示：“事实证明，英伟达在某种程度上抢了特斯拉的风头，因为它的价格涨幅令人印象深刻。 ”

　　随着在人工智能领域应用不断获得突破，英伟达2024年累计涨幅超过180%，市值跨越了3万亿美元里程碑，并一度短时间超过苹果，成为了全球市值最大公司。

　　股价上涨的背后，普通投资者的持股发挥了更大的作用。Vanda的数据显示，英伟达在典型的家庭（mom-and-pop trader）投资组合中的权重超过10%，高于2024年初的5.5%。公司现在是普通散户投资者的第二大持股，略微落后于特斯拉。

　　投资银行D.A.Davidson技术研究主管卢利亚（Gil Luria）表示：“就散户投资者成为股东重要组成部分而言，英伟达确实算得上脱颖而出。上升幅度惊人。”

　　晨星股票策略师科尔略（Brian Colello）表示，英伟达的股价波动性“相当大”，这凸显了散户在推动股价方面可以发挥的作用。“如此大的公司在任何一天股价都会出现如此大的波动，有时令人瞠目结舌。”

　　财报关注度上升

　　随着市值持续飙升，英伟达已经超越苹果，成为了华尔街财报季的最大焦点。第一财经记者汇总发现，机构对今年业绩公布前的市值波动预测中值普遍在5%以上，这在明星科技股中并不多见，反映了市场的超高人气。

　　英伟达在人工智能技术领域处于领先地位，图像处理单元GPU是相关应用的支柱，公司首席执行官黄仁勋多次表示，英伟达的下一代旗舰人工智能芯片Blackwell已经投入生产，严重供不应求。英伟达的技术创新涵盖了从医疗保健到自动驾驶汽车的各个领域。不少机构认为，随着越来越多的行业开始利用其突破性技术，英伟达在科技生态系统中的作用将不断扩大和巩固。

　　不过，与一些竞争对手相比，英伟达的估值水平的优势正在缩减。本月13日，博通成为第九家市值突破1万亿美元的美国上市公司。公司预测，2027年市场对定制款AI芯片ASIC的需求规模为600亿至900亿美元。

　　根据伦交所（LSEG）汇编的数据，博通12个月远期市盈率为29.8倍，低于英伟达的31.03倍。资管公司Great Hill Capital董事长海耶斯（Thomas Hayes）表示：“随着人工智能从训练模型转向推理，越来越多的芯片公司将追赶英伟达。博通是煤矿中的金丝雀。”

　　卢利亚表示，尽管英伟达的盈利继续超出华尔街的预期，但仍不足以继续保持股价的快速增长。现在，该股已经达到了更“平衡”和“合理”的水平。

　　展望未来，一家软件厂商可能脱颖而出。亚奇尼表示，专注于大数据分析的软件公司Palantir四季度在零售市场获得了关注，并有望成为新年的热门选择。

　　Palantir今年也迎来了爆发式发展，通过着眼于AI+的数据，核心竞争力在于其本体论引擎（Ontology Engine）和高度定制化的能力。公司被纳入纳斯达克和标普500指数，股价累计上涨近380%，成为表现最好的标普成分股。在Vanda的榜单中，Palantir的买入量高居第九，高于亚马逊、谷歌和微软等行业巨头。

　　值得一提的是，Palantir首席执行官卡普（Alex Karp）在上周末发布的一段视频中感谢了散户投资者， “非常感谢你们所有个人投资者，有勇气超越传统、生锈、僵化的（市场）陈词滥调。”

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【利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力******

原标题：利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力

据日本SakanaAI公司官网最新消息称，该公司与美国麻省理工学院、OpenAI以及瑞士AI实验室IDSIA等机构合作，在人工智能（AI）领域取得了一项重大突破。他们开发的新技术首次实现了利用视觉语言基础模型，自动搜索和发现新型人工生命。这项技术不再依赖于传统繁琐的手工设计过程，增加了探索未知生命形式的可能性。

人工生命是指通过计算机模拟或其他技术手段创造的、能够模仿自然界中生命体行为和特征的系统或实体。简单来说，是科学家利用技术和算法，“造”出来的虚拟或物理上的“生命”。它可以像真正的生物一样生长、互动、适应环境。对人工生命的探索，能帮助人们思考什么才是生命的基本特性，以及是否存在不同于地球生命的其他可能。

此次，团队通过简单的文本提示，如“一个细胞”或“两个细胞”，引导系统去寻找符合这些描述的生命模拟。这种方法可以精准地设定搜索条件，让AI自动筛选出满足特定标准的模拟结果。

此外，AI还会主动探索那些随着时间发展能够展现出无限新颖性的模拟，捕捉到对人类观察者而言仍然充满吸引力的生命现象。启发式搜索则致力于发现一系列多样化的有趣模拟，以展现类似于“外星世界”的场景，帮助理解不同环境下的生命可能呈现出怎样的形态和行为模式。

借助该技术，团队现在可以更快速地探索人工生命的涌现、进化及智能特性，这对于下一代AI系统的开发具有重要启示作用。

此外，该技术的应用还意味着人们可以用全新的方式，思考和探讨宇宙中其他可能存在但尚未被发现的生命形式，使科学家能把注意力集中在定义想要观察的现象上，然后交由自动化流程进行高效搜索，从而大大提升了研究效率。

【总编辑圈点】

人工智能可以搜索什么？首先跃入我们脑海的，可能是文本、图形、符号等内容。然而，凭借强大的数据处理能力和高效的算法，人工智能已悄然具备搜索人工生命的能力。这意味着，它所搜索的不是固定不变的简单目标，而是可以不断生长变化的“生命”。尽管这种“生命”是借助技术和算法虚拟出来的。用人工智能去搜索人工生命，这种创意十足的搜索任务，或许能够为人类思考生命的本质特征、探索“不一样”的生命形式打开全新思路。（张梦然）

原标题：利用视觉语言基础模型AI展现自主搜寻“人工生命”潜力 来源：科技日报

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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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