Deepseek V3 становится самой мощной открытой языковой моделью в Китае на сегодня

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.

Китайская компания Deepseek только что выпустила свою самую мощную языковую модель. Первые тесты показывают, что новая модель V3 может конкурировать с ведущими проприетарными моделями в отрасли и демонстрирует значительное улучшение в задачах логического мышления.

Модель, доступная на Github, использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с общим количеством параметров 671 миллиард, из которых 37 миллиардов активируются для каждого токена. Это значительное увеличение по сравнению с V2, которая имеет 236 миллиардов параметров, из которых 21 миллиард активен во время вывода.

Обучение также было более обширным, обработав 14.8 триллионов токенов — почти вдвое больше данных, чем в V2. По данным Deepseek, полное обучение заняло 2.788 миллиона часов на H800 GPU и стоило примерно $5.576 миллионов.


Особенно впечатляет то, что они достигли этого результата, используя кластер всего из 2,000 GPU — это лишь малая часть из 100,000 графических карт, которые компании, такие как xAI и OpenAI, обычно используют для обучения AI. Deepseek объясняет эту эффективность оптимизированным совместным проектированием алгоритмов, фреймворков и аппаратного обеспечения. Одним из самых больших улучшений V3 является его скорость — он может обрабатывать 60 токенов в секунду, что в три раза быстрее, чем его предшественник.

Команда сосредоточилась на улучшении мышления, используя специальный процесс пост-обучения, который использовал данные из их модели "Deepseek-R1", специально разработанной для сложных задач логического мышления. При тестировании на фоне как открытых, так и проприетарных моделей он достиг наивысших результатов в трех из шести основных бенчмарков LLM, с особенно сильными показателями на бенчмарке MATH 500 (90.2%) и тестах программирования, таких как Codeforces и SWE.

Deepseek-V3 выходит на первое место в трех из шести тестов LLM, используемых Deepseek. Особенно заметны результаты в задачах на рассуждение, таких как математический тест MATH 500 (90,2%) и тесты кодирования Codeforces и SWE.
Deepseek-V3 выходит на первое место в трех из шести тестов LLM, используемых Deepseek. Особенно заметны результаты в задачах на рассуждение, таких как математический тест MATH 500 (90,2%) и тесты кодирования Codeforces и SWE.

По данным Deepseek, V3 демонстрирует производительность, сопоставимую с ведущими проприетарными моделями, такими как GPT-4o и Claude-3.5-Sonnet, во многих тестах, при этом предлагая лучшее соотношение цены и производительности на рынке. Цены на API останутся на уровне V2 до 8 февраля. После этого пользователи будут платить $0.27 за миллион токенов для входных данных ($0.07 за кэшированные хиты) и $1.10 за миллион токенов для выходных данных.

Модель выпущена под лицензионным соглашением Deepseek (Версия 1.0), которое предоставляет пользователям бесплатную, всемирную, неисключительную и безотзывную лицензию на авторские права и патенты. Пользователи могут воспроизводить, модифицировать и распространять модель, в том числе в коммерческих целях, хотя военные приложения и полностью автоматизированные юридические услуги запрещены.

Основанная всего в прошлом году, компания Deepseek планирует улучшить архитектуру своей модели. Компания хочет преодолеть архитектурные ограничения Transformer, тем самым расширяя границы своих возможностей моделирования, и поддерживать неограниченные длины контекста. Как и OpenAI, компания заявляет, что принимает поэтапный подход к созданию искусственного общего интеллекта (AGI). В настоящее время в ее ассортименте имеются специализированные модели для математики и программирования, доступные как через API, так и для бесплатного локального использования.

Источник

Источник: https://habr.com/ru/companies/bothub/news/870508/


Интересные статьи

Интересные статьи

Особенность архитектуры 1С-Битрикс предполагает наличие контента как в базе (например: инфоблоки), так и непосредственно в статических файлах проекта.Данный формат создавал проблемы при совместной р...
Привет! Меня зовут Яна, я администратор Data Governance в Билайне. Этот туториал будет о том, как сконнектить то, что вендор коннектить не планировал. Речь пойдет о связи QlikSense c Informatica Enter...
Когда я начал использовать Room для работы с БД, я задавался вопросом, как же более правильно сформировать подписку на изменения данных в таблице БД, чтобы если при подписке не было данных, то наш реп...
Многие компании в определенный момент приходят к тому, что ряд процессов в бизнесе нужно автоматизировать, чтобы не потерять свое место под солнцем и своих заказчиков. Поэтому все...
Однажды, в понедельник, мне пришла в голову мысль — "а покопаюсь ка я в новом ядре" (новым относительно, но об этом позже). Мысль не появилась на ровном месте, а предпосылками для нее стали: ...