DeepSeek-V3 Представлен: Как AI-дизайн, учитывающий оборудование, снижает затраты и повышает производительность
DeepSeek-V3: Экономичный скачок в развитии AI
Индустрия AI находится на распутье. Хотя большие языковые модели (LLMs) становятся мощнее, их вычислительные требования стремительно растут, делая передовые разработки AI непомерно дорогими для большинства организаций. DeepSeek-V3 бросает вызов этой тенденции, доказывая, что интеллектуальное совместное проектирование аппаратного и программного обеспечения—а не просто грубое масштабирование—может обеспечить производительность на уровне лидеров отрасли при значительно меньших затратах.
Обученный всего на 2,048 NVIDIA H800 GPUs, DeepSeek-V3 использует прорывы, такие как Многоголовое латентное внимание (MLA), Смесь экспертов (MoE) и обучение с смешанной точностью FP8, для максимальной эффективности. Эта модель не просто делает больше с меньшими ресурсами—она переопределяет, как должен строиться AI в эпоху ограниченных бюджетов и аппаратных ограничений.
Проблема масштабирования AI: Почему больше не всегда лучше
Индустрия AI следует простому, но затратному правилу: большие модели + больше данных = лучшая производительность. Гиганты, такие как OpenAI, Google и Meta, используют кластеры с десятками тысяч GPU, что делает конкуренцию для небольших команд практически невозможной.
Но есть более глубокая проблема—стена памяти AI.
- Потребность в памяти растет на 1000%+ в год, тогда как емкость высокоскоростной памяти увеличивается менее чем на 50%.
- Во время инференса многоэтапные диалоги и обработка длинного контекста требуют огромного кэширования, доводя оборудование до предела.
Этот дисбаланс означает, что память, а не вычисления, теперь является узким местом. Без более умных подходов прогресс AI рискует застопориться—или, что хуже, стать монополией нескольких технологических гигантов.
Революция DeepSeek-V3, учитывающая оборудование
Вместо того чтобы использовать больше GPU, DeepSeek-V3 оптимизирует эффективность оборудования с нуля.
1. Многоголовое латентное внимание (MLA) – Снижение использования памяти
Традиционные механизмы внимания кэшируют векторы ключ-значение для каждого токена, потребляя избыточную память. MLA сжимает их в один латентный вектор, уменьшая объем памяти на токен с 516 КБ (LLaMA-3.1) до всего 70 КБ—улучшение в 7,3 раза.
2. Смесь экспертов (MoE) – Активация только необходимого
Вместо запуска всей модели для каждого ввода, MoE динамически выбирает наиболее релевантные экспертные подсети, сокращая ненужные вычисления при сохранении емкости модели.
3. Обучение с смешанной точностью FP8 – Удвоение эффективности
Переход от 16-битной к 8-битной плавающей точке вдвое сокращает использование памяти без потери качества обучения, напрямую решая проблему стены памяти AI.
4. Предсказание нескольких токенов – Более быстрый и дешевый инференс
Вместо генерации одного токена за раз, DeepSeek-V3 предсказывает несколько будущих токенов параллельно, ускоряя ответы через спекулятивное декодирование.
Ключевые уроки для индустрии AI
- Эффективность > Масштаб – Большие модели не всегда лучше. Умные архитектурные решения могут превзойти грубое масштабирование.
- Оборудование должно определять дизайн модели – Вместо того чтобы считать оборудование ограничением, интегрируйте его в процесс разработки AI.
- Инфраструктура имеет значение – Многоплановая сеть Fat-Tree DeepSeek-V3 снижает затраты на сетевую инфраструктуру кластера, доказывая, что оптимизация инфраструктуры так же важна, как дизайн модели.
- Открытые исследования ускоряют прогресс – Делясь своими методами, DeepSeek помогает всему сообществу AI избежать дублирования работы и быстрее раздвигать границы.
Итог: Более доступное будущее AI
DeepSeek-V3 доказывает, что высокопроизводительный AI не требует бесконечных ресурсов. С MLA, MoE и обучением FP8 он обеспечивает результаты высшего уровня при значительно меньших затратах, открывая двери для небольших лабораторий, стартапов и исследователей.
По мере эволюции AI модели, ориентированные на эффективность, такие как DeepSeek-V3, будут необходимы—гарантируя, что прогресс остается устойчивым, масштабируемым и доступным для всех.
Послание ясно: Будущее AI не только в том, у кого больше GPU, но в том, кто использует их умнее.
Связанная статья
DeepSeek-GRM：為企業打造可擴展、高性價比的AI解決方案
如果你經營著一家企業，你就知道將人工智慧（AI）整合到你的營運中有多麼艱難。高昂的成本和技術複雜性往往使先進的AI模型超出小型公司的能力範圍。但這就是DeepSeek-GRM的切入點，旨在使AI更加高效且易於取得，縮小大型科技公司與小型企業之間的差距。DeepSeek-GRM 使用一種稱為生成式獎勵建模（GRM）的聰明技術來引導AI回應更符合人類的需求。這一
新技術使DeepSeek和其他模型能夠響應敏感的查詢
從中國的DeepSeek等大型語言模型（LLM）中消除偏見和審查是一個複雜的挑戰，引起了美國決策者和商業領袖的關注，他們認為這是潛在的國家安全威脅。美國國會選拔委員會的最新報告標記為深層
前Deepseeker和合作者發布了新的培訓可靠AI代理的方法：Ragen
人工智能代理年度：仔細研究2025年的期望和現實2025年被許多專家預示為當年的AI代理商（由高級大型語言和多式聯運公司提供支持的AI代理商），來自OpenAI，Anthropic，Google和Google和Deepseek等公司，最終將帶上中心中心中心中心。
Комментарии (0)
DeepSeek-V3: Экономичный скачок в развитии AI
Индустрия AI находится на распутье. Хотя большие языковые модели (LLMs) становятся мощнее, их вычислительные требования стремительно растут, делая передовые разработки AI непомерно дорогими для большинства организаций. DeepSeek-V3 бросает вызов этой тенденции, доказывая, что интеллектуальное совместное проектирование аппаратного и программного обеспечения—а не просто грубое масштабирование—может обеспечить производительность на уровне лидеров отрасли при значительно меньших затратах.
Обученный всего на 2,048 NVIDIA H800 GPUs, DeepSeek-V3 использует прорывы, такие как Многоголовое латентное внимание (MLA), Смесь экспертов (MoE) и обучение с смешанной точностью FP8, для максимальной эффективности. Эта модель не просто делает больше с меньшими ресурсами—она переопределяет, как должен строиться AI в эпоху ограниченных бюджетов и аппаратных ограничений.
Проблема масштабирования AI: Почему больше не всегда лучше
Индустрия AI следует простому, но затратному правилу: большие модели + больше данных = лучшая производительность. Гиганты, такие как OpenAI, Google и Meta, используют кластеры с десятками тысяч GPU, что делает конкуренцию для небольших команд практически невозможной.
Но есть более глубокая проблема—стена памяти AI.
- Потребность в памяти растет на 1000%+ в год, тогда как емкость высокоскоростной памяти увеличивается менее чем на 50%.
- Во время инференса многоэтапные диалоги и обработка длинного контекста требуют огромного кэширования, доводя оборудование до предела.
Этот дисбаланс означает, что память, а не вычисления, теперь является узким местом. Без более умных подходов прогресс AI рискует застопориться—или, что хуже, стать монополией нескольких технологических гигантов.
Революция DeepSeek-V3, учитывающая оборудование
Вместо того чтобы использовать больше GPU, DeepSeek-V3 оптимизирует эффективность оборудования с нуля.
1. Многоголовое латентное внимание (MLA) – Снижение использования памяти
Традиционные механизмы внимания кэшируют векторы ключ-значение для каждого токена, потребляя избыточную память. MLA сжимает их в один латентный вектор, уменьшая объем памяти на токен с 516 КБ (LLaMA-3.1) до всего 70 КБ—улучшение в 7,3 раза.
2. Смесь экспертов (MoE) – Активация только необходимого
Вместо запуска всей модели для каждого ввода, MoE динамически выбирает наиболее релевантные экспертные подсети, сокращая ненужные вычисления при сохранении емкости модели.
3. Обучение с смешанной точностью FP8 – Удвоение эффективности
Переход от 16-битной к 8-битной плавающей точке вдвое сокращает использование памяти без потери качества обучения, напрямую решая проблему стены памяти AI.
4. Предсказание нескольких токенов – Более быстрый и дешевый инференс
Вместо генерации одного токена за раз, DeepSeek-V3 предсказывает несколько будущих токенов параллельно, ускоряя ответы через спекулятивное декодирование.
Ключевые уроки для индустрии AI
- Эффективность > Масштаб – Большие модели не всегда лучше. Умные архитектурные решения могут превзойти грубое масштабирование.
- Оборудование должно определять дизайн модели – Вместо того чтобы считать оборудование ограничением, интегрируйте его в процесс разработки AI.
- Инфраструктура имеет значение – Многоплановая сеть Fat-Tree DeepSeek-V3 снижает затраты на сетевую инфраструктуру кластера, доказывая, что оптимизация инфраструктуры так же важна, как дизайн модели.
- Открытые исследования ускоряют прогресс – Делясь своими методами, DeepSeek помогает всему сообществу AI избежать дублирования работы и быстрее раздвигать границы.
Итог: Более доступное будущее AI
DeepSeek-V3 доказывает, что высокопроизводительный AI не требует бесконечных ресурсов. С MLA, MoE и обучением FP8 он обеспечивает результаты высшего уровня при значительно меньших затратах, открывая двери для небольших лабораторий, стартапов и исследователей.
По мере эволюции AI модели, ориентированные на эффективность, такие как DeepSeek-V3, будут необходимы—гарантируя, что прогресс остается устойчивым, масштабируемым и доступным для всех.
Послание ясно: Будущее AI не только в том, у кого больше GPU, но в том, кто использует их умнее.
DeepSeek-GRM：為企業打造可擴展、高性價比的AI解決方案
如果你經營著一家企業，你就知道將人工智慧（AI）整合到你的營運中有多麼艱難。高昂的成本和技術複雜性往往使先進的AI模型超出小型公司的能力範圍。但這就是DeepSeek-GRM的切入點，旨在使AI更加高效且易於取得，縮小大型科技公司與小型企業之間的差距。DeepSeek-GRM 使用一種稱為生成式獎勵建模（GRM）的聰明技術來引導AI回應更符合人類的需求。這一
新技術使DeepSeek和其他模型能夠響應敏感的查詢
從中國的DeepSeek等大型語言模型（LLM）中消除偏見和審查是一個複雜的挑戰，引起了美國決策者和商業領袖的關注，他們認為這是潛在的國家安全威脅。美國國會選拔委員會的最新報告標記為深層
前Deepseeker和合作者發布了新的培訓可靠AI代理的方法：Ragen
人工智能代理年度：仔細研究2025年的期望和現實2025年被許多專家預示為當年的AI代理商（由高級大型語言和多式聯運公司提供支持的AI代理商），來自OpenAI，Anthropic，Google和Google和Deepseek等公司，最終將帶上中心中心中心中心。
