Lưu trữ — CN — technode
DeepSeek nâng cấp mô hình V3 với nhiều tham số hơn, chuyển sang mã nguồn mở
DeepSeek đã công bố việc phát hành mẫu DeepSeek-V3-0324 nâng cấp với 685 tỷ tham số vào ngày 24 tháng 3. Giấy phép mã nguồn mở của mô hình đã chuyển sang MIT, theo sau mô hình DeepSeek-R1. Nổi tiếng với hiệu quả về chi phí, nó vượt trội so với các mô hình đối thủ trong khi đạt được chi phí huấn luyện thấp 5,576 triệu đô la.
Điểm chính
- Ngày phát hành: 24 tháng 3.
- Phiên bản mới: DeepSeek-V3-0324 với 685 tỷ tham số; tăng từ 671 tỷ trong mô hình trước đó.
- Bản quyền mã nguồn mở đã được chuyển sang MIT, phù hợp với DeepSeek-R1.
- DeepSeek-V3 ban đầu đã vượt qua các mô hình như Qwen2.5-72B và Llama-3.1-405B trong các bài kiểm tra.
- Hiệu suất tương đương với các mô hình độc quyền như GPT-4o và Claude-3.5-Sonnet.
- Tổng chi phí đào tạo cho DeepSeek-V3 là 5,576 triệu đô la, được tối ưu hóa thông qua các thuật toán và phần cứng.
Vì sao quan trọng
- Việc chuyển sang các giấy phép mã nguồn mở phản ánh xu hướng ngày càng tăng về sự minh bạch trong việc phát triển Trí tuệ Nhân tạo.
- Hiệu suất của các mô hình mã nguồn mở so với các mô hình độc quyền đặt nặng đi sức mạnh ngày càng tăng của công nghệ dễ truy cập.
- Mô hình đào tạo hiệu quả về chi phí của DeepSeek phản ánh các xu hướng công nghệ thông tin hiện tại nhấn mạnh vào hiệu quả ngân sách trong sự tiến bộ của Trí tuệ Nhân tạo.
Nâng cấp V3 của DeepSeek đánh dấu một bước tiến quan trọng trong sự phát triển của các mô hình trí tuệ nhân tạo hiệu suất cao, chi phí hiệu quả, duy trì sự cạnh tranh cùng các đối thủ sở hữu công nghệ khi nhấn mạnh vào việc tiếp cận mã nguồn mở.