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　　从实际表现来看，DeepSeek r1实力不俗。在应用商店相关类别里，它的下载量独占鳌头，连ChatGPT都被比了下去，这一成绩是Gemini和Claude都没能做到的。论模型质量，它和o1水平相当，不过和o3相比还有一定差距。

　　在技术层面，DeepSeek r1有着不少亮点。其算法上的突破带来了训练和推理效率的变革，FP8训练、MLA架构以及多token预测技术发挥了关键作用。还有它的硬件架构也有所创新，通过PCI-Express进行扩展。值得一提的是，r1的推理成本比o1低了93%，这可不是理论数据，而是基于实际API使用成本得出的。

　　它甚至能在高端工作站本地运行，并且没有速率限制，这一特性相当惊艳。简单算一下，在FP8精度下，每10亿活跃参数仅需1GB内存，r1运行所需内存为37GB。要是进行批量处理，成本还能大幅降低；增加算力的话，每秒处理的token数量也会提升，虽然云端推理仍有优势，但r1的本地运行能力已经足够让人刮目相看。

　　不过，关于DeepSeek r1，有些信息存在误导性。比如它宣称的6百万美元训练成本，看似不高，但这其中并未包含“前期架构研究、算法验证和数据实验成本”。

　　按照技术文件的说法，这就好比是在已有数亿美元前期研究投入，并且拥有像DeepSeek早期论文提到的10000块A100集群的情况下，才有可能用6百万美元复现r1。普通团队仅靠2000块GPU和6百万美元，根本无法达到同样的成果。

　　另外，DeepSeek r1在训练过程中大量依赖模型蒸馏技术，需要借助GPT-4o和o1才能完成训练，这也凸显出美国GPU出口管制存在漏洞——限制先进GPU出口，却让中国能通过蒸馏获取顶尖模型能力，相当于自己破坏了管制措施。

　　综合来看，DeepSeek r1带来的影响是多方面的。对于AI投资而言，降低训练成本能提高投资回报率，但短期内，对训练资本支出和“电力需求”相关领域不太友好。

　　它最大的潜在影响在于，经蒸馏的r1能在像Mac Studio Pro这样的高端工作站本地运行，照此趋势，预计两年内超级手机也可能具备类似能力。一旦边缘计算成为主流，将会引发PC和手机行业有史以来最大规模的升级潮，彻底重塑行业格局。

　　从更宏观的AI发展角度看，人工超级智能（ASI）似乎已不再遥远，可目前其经济回报还难以确定。要是像耗资千亿的o5、Gemini3、Grok4这类模型，未来能在攻克癌症、发明曲速引擎等重大领域取得突破，ASI将会带来难以估量的回报，届时训练支出和能耗也会持续攀升。

　　在行业影响上，DeepSeek r1的发展利好AI应用层企业，像软件、互联网企业将迎来更多机遇。同时，拥有独特数据和分发渠道的平台，比如YouTube、Facebook等也会从中受益。而美国的实验室为防止模型被蒸馏，或许会停止发布尖端模型，可现在r1已经能用来训练r2，想阻止可能为时已晚。

　　另外，Grok-3作为自GPT-4以来首个验证扩展定律的模型，它的表现备受瞩目。从Tesseract演示来看，Grok-3已经展现出超越o1的能力，后续经过强化学习，其推理能力的提升程度将对整个行业走向产生决定性影响。随着更多事实浮出水面，关于这些模型的最终结论也会不断调整。