中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😘一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😢R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😁共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发😜大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na👍ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🌟主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认💯可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大😎模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek👏打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😡自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终💯缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡❤️有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。😜 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D😎eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本😆平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😆，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R😂1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面😢的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方🙄法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😆和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep🌟Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep😴Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😜学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论🤔文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这❤️种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的😂潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur❤️e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🔥不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🙌节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，👏提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行😆了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🙄1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8⭐0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😢总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30😉万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可❤️谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏😀”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽🚀然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门💯的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型💯输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O⭐penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型🤩来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 ⭐ R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D❤️eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对😊于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🔥的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有🤗关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D😎eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈😎向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍😅，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同🌟时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短😀时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🙌模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😡1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路💯上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek😜强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😜ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代😁国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😁理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🤔态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指😆出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤗其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟😆制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🤩DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale😢参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”👍的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多👏拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😅换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ🌟e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😅内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😆行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助🤯理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🙄pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多

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