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20日正式会见后的午宴上，习近平主席和基辛格深入地聊了很久。

出品｜虎嗅科技组作者｜余杨编辑｜苗正卿头图｜《赌神》剧照12 月 26 日消息，国产大模型 DeepSeek 推出 DeepSeek-V3，一个强大的混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）语言模型。主要的技术迭代是 671B 的 MoE，37B 的激活参数，在 14.8 万亿个高质量 token 上进行了预训练。AI 圈表示，" 圣诞节真的来了 "。翻译翻译，首先，从训练时间看，正如 DeepSeek 在发布报告中指出的那样，" 尽管其表现出色，DeepSeek-V3 的完整训练仅需 2.788M H800 GPU 小时。"打个比方，如果对标 Llama 3 系列模型，其计算预算为 3930 万 H100 GPU Hours —— 大约可以训练 DeepSeek-V3 十五次。从成本上看，如果我们假设 H800 GPU 的租金为每 GPU 小时 2 美元，DeepSeek-V3 的总训练成本仅为 557.6 万美元。不仅如此，在最新发布的技术报告里，经过与 DeepSeek-V2.5、Qwen2.5-72B-Inst、Llama-3.1-405B-Inst、GPT-4o-0513 和 Claude-3.5-Sonnet-1022 几个模型的跑分， DeepSeek-V3 在多个性能基准测试中表现出色。在 MATH500、AIME2024 和 Codeforces 三个维度更是遥遥领先，数学和编程能力极强，一度超过 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 这两大领先的闭源模型。虽然在某些语言理解和软件工程任务中稍有逊色，但也是 TOP2 尖子选手。DeepSeek 自言，这得益于采用了 Multi-head Latent Attention ( MLA ) 和 DeepSeek MoE 架构，实现了高效的推理和经济高效的训练。又引入了辅助损失自由负载平衡策略和多 token 预测训练目标，提升了模型性能。同时，在 14.8 万亿个高质量 token 上进行了预训练时，通过监督微调和强化学习阶段充分挖掘了其潜力。综合评估显示，DeepSeek-V3 优于其他开源模型，性能接近领先的闭源模型。并且，训练过程非常稳定，没有遇到不可恢复的损失峰值或回滚。相比之下，在同一天，ChatGPT 再次宕机，修复时间尚未确定。Meta AI 研究科学家田渊栋在 X 上对 DeepSeek-V3 " 极有限的预算 " 和 " 强劲的表现 " 深感惊喜。曾为 Glean 和 Google Search 的创始团队成员的 VC Deedy 更是将 DeepSeek-V3 赞为 " 世界上最好的开源大模型 "。DeepSeek-V3 的基础模型以英语和中文为主的多语言语料库上进行预训练，因此主要在一系列以英语和中文为主的基准测试上评估其性能，同时也在一个多语言基准测试上进行评估。而基于其内部集成的 HAI-LLM 框架，具体跑分如下：如上可以看到 V3 在英语、编程、数学、中文、多语言几个维度的表现。英语（English）：DeepSeek-V3 Base 在大多数测试中表现最佳，例如在 BBH ( EM ) 、MMLU ( EM ) 、MMLU-Redux ( EM ) 、DROP ( F1 ) 、ARC-Easy ( EM ) 、ARC-Challenge ( EM ) 、HellaSwag ( EM ) 、PIQA ( EM ) 、WinoGrande ( EM ) 、TriviaQA ( EM ) 和 AGIEval ( EM ) 等测试中。在 Pile-test ( BPB ) 基准测试中，DeepSeek-V3 Base 的得分为 0.548，也略高于其他模型。代码（Code）：DeepSeek-V3 Base 在 HumanEval ( Pass@1 ) 、MBPP ( Pass@1 ) 、LiveCodeBench-Base ( Pass@1 ) 、CRUXEval-I ( EM ) 和 CRUXEval-O ( EM ) 等测试中表现突出。数学（Math）：DeepSeek-V3 Base 在 GSM8K ( EM ) 、MATH ( EM ) 、MGSM ( EM ) 和 CMath ( EM ) 等测试中表现优异。中文（Chinese）：DeepSeek-V3 Base 在 CLUEWSC ( EM ) 、C-Eval ( EM ) 、CMMLU ( EM ) 、CMRC ( EM ) 、C3 ( EM ) 和 CCPM ( EM ) 等测试中表现良好。多语言（Multilingual）：DeepSeek-V3 Base 在 MMMLU-non-English ( EM ) 测试中表现最佳。由于 DeepSeek" 大方 " 开源，Open AI 水灵灵地被网友 cue 进行横向对比，有一种被 push 的支配感。不少玩家还在 X 上分享了自己的使用体验，认为 DeepSeek-V3 很 " 聪明 "，并对 Deepseek 团队表示极大的尊重。DeepSeek 是一家创新型科技公司，长久以来专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术，由知名私募巨头幻方量化孕育而生，作为大厂外唯一一家储备万张 A100 芯片的公司，幻方量化为 DeepSeek 的技术研发提供了强大的硬件支持。早在通过开源大模型如 DeepSeek Coder 等，DeepSeek 就展示了在人工智能技术领域的实力。DeepSeek V2 模型的发布，更是提供了一种史无前例的性价比，推动了中国大模型价格战的发展，并因其创新的 MLA 架构和 DeepSeekMoESparse 结构而受到业界的广泛关注。DeepSeek 被硅谷誉为 " 来自东方的神秘力量 "，其 V2 模型论文在当时即被认为可能是今年最好的一篇。半年后，DeepSeek 带着 V3 再次登场，用行动说明，中国大模型创业者，也可以加入到这场全球技术创新的 AI 竞赛中。

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编辑:刘长胜

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另一方面，据环球时报报道，俄乌冲突爆发后，因对俄罗斯的不同态度，南非国内及与西方之间均摩擦不断。南非议会内最大的反对党民主联盟紧急向位于比勒陀利亚的高等法庭提交了诉讼，要求高等法庭判决南非政府必须执行ICC的逮捕令，然而，拉马福萨却坚持不能逮捕。可见，如果普京此次前往参会，无疑会给拉马福萨提出一个头疼的问题，选择远程参会反而是一个灵活且明智的抉择。。

致力于清除地雷和未爆弹药的英国慈善组织“地雷咨询组织”的负责人格雷格·克劳瑟称，乌克兰当下的军械数量是过去三十年来“前所未有”的。根据斯洛伐克智库GLOBSEC最近的一份报告显示，乌克兰超17.35万平方公里、占其全境土地面积约30%的区域经历了严重冲突。报告称，尽管持续的冲突让调查机构的调查数据可能并不完全精准，但总体来看，鉴于乌克兰的弹药使用规模和集中程度，该国受地雷和未爆弹药造成的威胁要比阿富汗和叙利亚等国家还要严重。

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公开信息显示，坍塌体育馆建成于1997年，投资230万元，建筑面积约1200平方米，墙体为网架结构，顶棚为混凝土板。据新华社消息，经现场初步调查，与体育馆毗邻的教学综合楼施工过程中，施工单位违规将珍珠岩堆置在体育馆屋顶。受降雨影响，珍珠岩浸水增重，导致屋顶荷载增大引发坍塌。上述参与救援的工作人员告诉记者，事发后他接到通知抵达现场，从23日下午4点一直工作到24日早上7点，才被其他人员换下。