3月1日，DeepSeek于知乎开设官方账号，发布《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》技术文章，首次公布模型推理系统优化细节，并披露成本利润率关键信息。文章写道：“DeepSeek-V3/R1推理系统的优化目标是：更大的吞吐，更低的延迟。”为实现这两个目标，DeepSeek的方案是使用大规模跨节点专家并行（EP），但该方案也增加了系统复杂性。文章的主要内容就是关于如何使用EP增长批量大小（batch size）、隐藏传输耗时以及进行负载均衡。文章还率先披露了DeepSeek的理论成本和利润率等关键信息。“假定GPU租赁成本为2美金/小时，总成本为$87,072/天。……如果所有 tokens全部按照DeepSeek R1的定价计算，理论上一天的总收入为$562,027，成本利润率545%。”（一财科技）(本文来自第一财经)
在人工智能技术飞速发展的时代，医疗领域正面临着深刻的变革。AI技术在辅助诊疗、智慧病理、病例生成以及医疗科研等场景的应用，不仅能够有效提升医疗服务的效率与质量，更为攻克医学难题提供了新的方法与思路。为...
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近日，记者从东莞数字集团获悉，在相关部门指导下，国内领先的人工智能大模型DeepSeek在东莞市人工智能大模型中心完成部署上线，大模型中心将于近期开服上线，为用户提供高质量服务，助力东莞多领域多场景效...
近日，西安高新区工信局、企业党委“党建+企业会客厅”活动在都市之门成功举办。活动聚焦“向‘新’而行，求‘质’增效——DeepSeek场景应用赋能企业高质量发展”主题，重点破解企业数字化转型中面临的难题...
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