在今天的科技领域，AI大模型的训练成本已然成为一场烧钱的竞争。OpenAI的CEO山姆·奥特曼曾透露，训练GPT-4的花费高达1亿美元，而即将问世的GPT-5的训练费用则预计超过5亿美元。在这种背景下，一匹黑马悄然无声崛起，它就是被称为“AI行业拼多多”的DeepSeek（深度求索）。其最新推出的DeepSeek-V3大模型，训练成本仅为557.6万美元（约合人民币4070万元），这相比GPT-4的成本要低得多，仅占其二十分之一。
DeepSeek的训练参数为6710亿，激活参数则为370亿，使用了278.8万个GPU小时。值得一提的是，它在输入和输出的费用方面也是行业最低，仅为0.1元/百万tokens（缓存命中）和2元/百万tokens（输出）等。而同样类别的其他大模型，如豆包和Kimi，其费用可高达60元/百万tokens。这让人不禁要问：DeepSeek是否在技术水准上超越了同行，还是仅仅在降低成本上做了文章？
为了验证DeepSeek-V3的真实能力，小雷进行了为期几轮的实测，涉及常规问答、内容总结、数学解题以及金融知识问答等项目，与豆包和Kimi等主流AI大模型进行了对比。
在常规问答环节，DeepSeek表现相当出色，快速提供了清晰的10条科技新闻，并附上链接，内容简洁明了，令人印象深刻。相比之下，豆包则显得繁琐，Kimi则过于简化，而DeepSeek能够适时选择中文和英文回答，灵活性体现得淋漓尽致。
内容总结环节，DeepSeek同样不负众望。然而，跟大部分大模型一样，它在内容的要点提炼上略显不足，容易遗漏一些关键信息。
在数学题解答中，DeepSeek轻松应对，并在一些深藏考验的解题上，甚至胜过先前未能解答的知名大模型，展现出其出色的逻辑推理能力。
金融知识问答环节，DeepSeek提供的答复虽与同行们持平，但考虑到其训练费用的较低水平，依然可以看出良好表现。
经过层层检验，DeepSeek展现出的能力远超许多人对其的预期。然而，尽管DeepSeek在逻辑推理和文字生成方面展现出了绝对竞争力，但由于缺乏多模态处理能力、以及创作功能的局限，使其仍然难以与文心一言、Kimi等行业巨头抗衡。
总之，DeepSeek用其超低的训练成本和良好的算法实现了极为强悍的实力，是对其他AI公司的一个强烈警示。未来在智能AI的浪潮中，这场决胜局将持续上演，DeepSeek能否持稳其黑马地位，值得我们持续关注。返回搜狐，查看更多
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