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- @dinghushand999
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DeepSeek-V3：671B 参数的大模型，训练只花了不到 300 万 GPU 小时
DeepSeek-V3是一款671B参数的MoE架构开源大模型，仅激活37B参数进行推理。其创新点包括无辅助损失的负载均衡策略和多token预测训练目标，显著提升了训练效率。该模型在14.8万亿token数据上仅消耗278.8万GPU小时完成训练，且全程无崩溃。性能方面，MMLU得分87.1，编程能力突出，多项基准超越LLaMA3和Qwen2.5。支持多种部署方案（SGLang/LMDeploy等
DeepSeek-V3：671B 参数的大模型，训练只花了不到 300 万 GPU 小时
DeepSeek-V3是一款671B参数的MoE架构开源大模型，仅激活37B参数进行推理。其创新点包括无辅助损失的负载均衡策略和多token预测训练目标，显著提升了训练效率。该模型在14.8万亿token数据上仅消耗278.8万GPU小时完成训练，且全程无崩溃。性能方面，MMLU得分87.1，编程能力突出，多项基准超越LLaMA3和Qwen2.5。支持多种部署方案（SGLang/LMDeploy等
DeepSeek-V3：671B 参数的大模型，训练只花了不到 300 万 GPU 小时
DeepSeek-V3是一款671B参数的MoE架构开源大模型，仅激活37B参数进行推理。其创新点包括无辅助损失的负载均衡策略和多token预测训练目标，显著提升了训练效率。该模型在14.8万亿token数据上仅消耗278.8万GPU小时完成训练，且全程无崩溃。性能方面，MMLU得分87.1，编程能力突出，多项基准超越LLaMA3和Qwen2.5。支持多种部署方案（SGLang/LMDeploy等
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