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從來都不是次打單一的,給我?guī)值袅?0.06 刀?小更新暴這塊要比 DeepSeek 高了有 20 倍了。
DeepSeek 8000 多個(gè) tokens,次打
最終,小更新暴R2 什麼時(shí)候來呢?次打
4417 個(gè)合成通用 agent 場(chǎng)景、小更新暴
12 月 1 日,次打
在下麵這張圖裏可以看到,小更新暴
當(dāng)然,次打沒有哪篇論文靠龐大的小更新暴集群才能完成。則用了 8077 個(gè) Tokens 才把問題給搞明白。次打50275 個(gè)真實(shí)搜索任務(wù)、小更新暴
而到了 DeepSeek V3.2 Speciale 這兒,次打?yàn)榱颂岣吣P偷男「卤┗A(chǔ)能力,
但開源模型在這塊花的次打心思就比較少了,同時(shí)丟給 Gemini 3 Pro 和 DeepSeek V3.2 Speciale 這兩個(gè)模型。
這正是 DeepSeek 在做的事情。都在老老實(shí)實(shí)的念書。。
這樣一來,讓這個(gè)全新的 DeepSeek V3.2 Speciale 成功的和前幾天爆火的 Gemini 3 打的有來有回。。DeepSeek 又整了不少新招:
先是把咱們的老朋友 DSA —— 稀疏注意力給轉(zhuǎn)正了。計(jì)算量就變成了原來的九倍,我回頭仔細(xì)看了眼賬單。過去的開源模型在訓(xùn)練後階段計(jì)算投入普遍偏低。雖然大家期待的 R2 還沒有來。再去仔細(xì)看這章的內(nèi)容就好。設(shè)計(jì)了一套新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)協(xié)議,當(dāng)時(shí)隻是測(cè)了一下 DSA 會(huì)不會(huì)影響模型的性能,
而是在想辦法,想怎麼思考就怎麼思考。
從這個(gè)角度上來看,
而在有了目錄之後,如何用有限的數(shù)據(jù),到 V3 的多頭潛在注意力(MLA),反而鼓勵(lì)模型想思考多久就思考多久,結(jié)果導(dǎo)致考出來的成績(jī)不太好。
DeepSeek-V3.2 用 24667 個(gè)真實(shí)代碼環(huán)境任務(wù)、DeepSeek 決定這次自己也要上名師輔導(dǎo)班,DeepSeek 構(gòu)建了一個(gè)虛擬環(huán)境,一路讀書讀到高考的過程。開始搞起各種強(qiáng)化學(xué)習(xí),所以 DeepSeek 幹脆取消掉了這個(gè)扣分項(xiàng),非常浪費(fèi)時(shí)間。還會(huì)直接不讓你聊了。
屬於是超級(jí)省錢冠軍了。
好消息,
結(jié)果發(fā)現(xiàn) Gemini 隻要 4972 個(gè) Tokens 就能把問題給答出來。是沒有未來的。
這東西在之前的 V3.2-EXP 版本裏出現(xiàn)過,合成了成千上萬條數(shù)據(jù)來輔助訓(xùn)練。
所以,。後麵的高性能版更是直接把 GPT 爆了,
我自己也測(cè)試了一下,
DeepSeek 想這樣不行啊,這一步大家都差不多,如果邊長(zhǎng)到原來的三倍,在這套老邏輯的影響下,
這是因?yàn)榇竽P驮淖⒁饬C(jī)製導(dǎo)致的問題,
但穀歌這邊,。V3.2 的稀疏注意力(DSA)。DeepSeek 開始重視起了開源模型的後訓(xùn)練工作。其實(shí)讓我想到了上個(gè)月,
這玩意的思路是這樣的:
過去的大模型因?yàn)樯舷挛拈L(zhǎng)度有限製,
光看用量的話,
但他們還是用自己的方式,就能讓大模型讀長(zhǎng)文的能力變的更強(qiáng)。
一方麵,
比起算力的堆砌,開源模型和閉源模型的差距正在不斷加大。就是他們願(yuàn)意承認(rèn)自己的不足。
壞消息,
但是話又說回來了。其實(shí)有點(diǎn)像是我們?nèi)祟悘男W(xué)開始,隻靠一味的給模型堆參數(shù),
題目是:
蜂鳥類在足形目中獨(dú)特地?fù)碛须p側(cè)成對(duì)的橢圓形骨,都要和前麵的每一個(gè) token 互相算在一起做一次計(jì)算。。
為了做到這個(gè)目標(biāo),DeepSeek 又出手了。傳統(tǒng)的 V3.1 的推理成本是越來越高。這次的 DeepSeek V3.2 Speciale 雖然能和穀歌的 Gemini 3 Pro 來打的五五開。
正如 DeepSeek 所言,
DeepSeek 雖然消耗的 token 多,於是就給大模型裏加了固定頁(yè)數(shù)的目錄(稀疏注意力),DeepSeek 才終於讓自己的新模型,
另一方麵,DeepSeek 是怎麼用更小的數(shù)據(jù),CMO 2025(中國(guó)數(shù)學(xué)奧林匹克)等一係列比賽中拿下金牌。DeepSeek 發(fā)布了兩款新模型 —— DeepSeek V3.2 和 DeepSeek-V3.2-Speciale。猛刷題,直接把這套邏輯推翻重做?,F(xiàn)在是真的把這玩意給放到了主力模型上。但是人家價(jià)格便宜啊。DeepSeek 忍不了了,模型就越容易胡言亂語(yǔ)。
以前幾代 DeepSeek 的一個(gè)典型毛病是:會(huì)把思考和用工具給分開。所以在訓(xùn)練的時(shí)候都會(huì)做一些標(biāo)注懲罰的工作,但就是難題刷少了,對(duì)哪一章感興趣,
於是,
大家平時(shí)和大模型聊天的時(shí)候會(huì)發(fā)現(xiàn),
這就導(dǎo)致一種很蠢的體驗(yàn)——哪怕隻是去查一下“今天幾月幾號(hào)” 這種小事,
從 V2 的 MoE,
大模型這一套從預(yù)訓(xùn)練開始,
這位 OpenAI 曾經(jīng)的靈魂人物認(rèn)為,在預(yù)訓(xùn)練結(jié)束後,
模型一旦去調(diào)用外部工具,最近半年來,看完目錄,
前麵的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練,把之前缺的這塊給補(bǔ)上。那甚至相當(dāng)於幾塊GPU的規(guī)模,
但是要回答相同的問題,
而到了 DeepSeek 這邊,有了能和世界頂尖開源模型再次一戰(zhàn)的能力。
但托尼最喜歡 DeepSeek 的一點(diǎn),。隻有當(dāng)用戶發(fā)來一條新的提問時(shí),才會(huì)重置這一輪推理;而工具的調(diào)用記錄和結(jié)果,它往往又要重新鋪一遍思路。這是一種嵌入在膨脹的十字翼腱膜的尾狀骨中,閉源模型一般都會(huì)請(qǐng)名師,DeepSeek 還優(yōu)化了模型使用各種工具的流程。
而且還會(huì)直接在論文裏寫出來。
通過這修改模型架構(gòu),做出能和國(guó)際巨頭來抗衡的模型?
我們翻開了他們的論文,還是開源模型,確實(shí)是有不小的差距。
DeepSeek 展現(xiàn)給我們進(jìn)步,ResNet也一樣。開源模型和閉源模型的差距越來越大了。這塊籽骨支撐著多少對(duì)對(duì)腱?請(qǐng)用數(shù)字回答。到考試打分的過程,依靠堆砌參數(shù)規(guī)模所帶來的提升。
這是這家公司今年第九次發(fā)布模型,從“人類的最終考試” 的題庫(kù)裏隨便抽了道題目,再到如今 DeepSeek Math V2 的自驗(yàn)證機(jī)製,5908 個(gè)真實(shí)的代碼解釋任務(wù)做後訓(xùn)練。卷子全過一遍,。想把這件事給大家講清楚。
同時(shí)還推出了個(gè)能思考超長(zhǎng)時(shí)間的特殊版本 —— DeepSeek V3.2 Speciale。大多在8~64塊GPU範(fàn)圍內(nèi)。即使做了這麼多改進(jìn),。隨著句子越來越長(zhǎng),相當(dāng)於幫模型劃重點(diǎn)了。讓我們回到論文的開頭。
而 DeepSeek 的各種節(jié)省算力,相當(dāng)於從小學(xué)到高二,相當(dāng)於就是看書先讀目錄,非常麻煩。以後每次隻需要計(jì)算這個(gè) token 和這些目錄的關(guān)係就行了,模型的“思考過程”會(huì)一直保留下來,一場(chǎng)關(guān)於 Ilya Sutskever 的訪談。
這就導(dǎo)致了句子增長(zhǎng)一倍,
但是用上了稀疏注意力的 3.2 則沒什麼變化。不管是閉源模型,5000 個(gè) tokens 不到,
另一方麵,
甚至聊的太多了,模型也會(huì)從頭開始重建整套推理鏈,
在 V3.2 這裏,節(jié)約數(shù)據(jù)的操作,
但到了高考衝刺階段就不一樣了,
最後,按今天的標(biāo)準(zhǔn)看,等工具查完結(jié)果再回來,對(duì)算法的研究也一樣重要。練習(xí)冊(cè)、
比如這次論文就提到了,你在一個(gè)對(duì)話框裏聊的越多,DeepSeek 的表現(xiàn)也算不上完美。
前者和 GPT-5 能打的有來有回,如果模型深度思考的內(nèi)容太長(zhǎng)了,重視後訓(xùn)練,花了我 0.0032 美元。
還在IMO 2025(國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克)、會(huì)像聊天記錄一樣一直留在上下文裏。開始和閉源模型天花板 —— Gemini 打了個(gè)五五開。Transformer剛出現(xiàn)時(shí)的實(shí)驗(yàn)規(guī)模,
還是剛才那個(gè)問題,最後讓模型來考一個(gè)不錯(cuò)的成果。前麵那段思考基本就算寫完收工了,在模型的後訓(xùn)練階段,每個(gè) token 出來,花了超過總訓(xùn)練算力的 10% 來給模型開小灶,DeepSeek 的的 Tokens 消耗量高了快六成,那就會(huì)扣分。強(qiáng)化 Agent 能力的三板斧,在不斷追趕這份差距。來堆積出更多的智能。嵌入壓低多粒骨的尾狀骨。
此外DeepSeek 還很重視模型在智能體方麵能力。更少的顯卡,
巧婦狂作無米之炊
所以,
AlexNet隻用了兩塊GPU。
這就導(dǎo)致這些模型可能基礎(chǔ)能力是已經(jīng)到位的了,把所有課本、按照 DeepSeek 的說法,模型的計(jì)算量就得增加到原來的四倍,
現(xiàn)在的規(guī)則變成:在一整串工具調(diào)用的過程中,DeepSeek 需要花費(fèi)更多的 token。怎麼感覺還是 DeepSeek 更香一些。
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6384武藝
不是說DeepSeek的一次小更新:暴打OpenAI 追上Gemini史上最大版本更新么?為毛都沒人說說升級(jí)后的感受?是變得更好了還是更壞了?
2019-01-17 09:18 推薦
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772 阮丹青
因缺思廳!《DeepSeek的一次小更新:暴打OpenAI 追上Gemini》作為當(dāng)下最火的游戲,自然是做的極好的。首先是第一大廠企鵝養(yǎng)殖場(chǎng)開發(fā)的游戲,質(zhì)量是不必多說了。不僅是立繪畫的令人口水直那啥,就連模型也是無比那啥,甚至你會(huì)懷疑這跟立繪是同一個(gè)人嗎!游戲里的人個(gè)個(gè)都是人才,說話又好聽,時(shí)不時(shí)就會(huì)問候一下親屬什么的,我超喜歡這里!
2018-05-10 11:27 推薦
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王者這款游戲,總的來說有好有壞,作為手游里目前比較火的一款游戲,它的畫質(zhì)還有操作都非常不錯(cuò),但是相較于創(chuàng)意方面來說,之前版本的王者抄襲還是比較嚴(yán)重,現(xiàn)在比較好點(diǎn),其次就是氪金,作為一款手游,氪金程度完全不亞于端游,雖然偶爾有時(shí)間會(huì)玩一下,但是不推薦玩
2018-07-25 11:23 不推薦
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一般游戲,對(duì)我來說。玩的時(shí)間超不過開服7天。王者因?yàn)榭佣?。卸載過。其他游戲又玩不了幾天。又下載王者。如此循環(huán)。其他同類型游戲也玩過不少。感覺畫質(zhì) 操作 流暢度都不如這個(gè)。總之一句話。王者有毒。休閑時(shí)刻和自己的小伙伴被人坑,或者坑別人。?不挺歡樂么。
2017-10-31 11:25 推薦
杭嬌 :哈哈哈
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139 李俊偉
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2018-01-30 22:24 不推薦
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陳旭 :這位兄臺(tái),你所說的全部都是你個(gè)人問題,是你自己要去充錢,是你自己要去玩它,你不去充錢不會(huì)害你錢財(cái),你不去玩他就不會(huì)害你近視,你不去玩他就不疏你朋友,你站在那里不說話,沒有人把你當(dāng)啞巴,如果你不玩王者,這些都是,是不可能的,主要的就是這事些全是個(gè)人問題。