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　　这次发布特别引人注目的地方在于模型的 MIT 许可证：使其可以免费用于商业用途，另外早期报道称它可以直接在消费级硬件上运行，具体指搭载 M3 Ultra 芯片的 苹果 Mac Studio 上 。

　　AI 研究员 Awni Hannun 在社交媒体上写道：“新的 4 位版本 DeepSeek-V3-0324 在配备 mlx-lm 的 512GB M3 Ultra 上能够以每秒超过 20 个 token 的速度运行！”虽然售价 9499 美元的 Mac Studio 可能扩大了“消费级硬件”的定义，但能够在本地运行如此庞大的模型与最先进的 AI 通常需要数据中心才能运行大相径庭。

　　6850 亿 个 参数 的 模型没有随附的白皮书、博文或营销 噱头， 只有一个空 白 的 README 文件和模型权重本身。

　　这种 做法 与诸多 AI 公司 常见 的精心策划产品发布形成了鲜明对 照 ，很多 AI 公司常 在实际发布 产品 之前 进行长达 数月的炒作。

　　早期测试人员报告新版本较上一版本有显著改进。AI 研究员 Xeophon 在上的一则帖子中宣称：“我在内部测试台上测试了新的 DeepSeek V3，发现它在所有测试的所有指标上都有了巨大飞跃。它现在是最出色的非推理模型，取代 Sonnet 3.5。”

　　如果这一说法得到更广泛的测试验证，那么 DeepSeek 的新模型将超越 Anthropic 的 Claude Sonnet 3.5，后者是最备受推崇的商业 AI 系统之一。

　　DeepSeek-V3-0324 采用混合专家 （ MoE ） 架构，从根本上重 塑 了大语言模型的运行方式。

　　传统模型针对每项任务激活其全部参数， 而 DeepSeek 的方法在特定任务期间仅激活其 6850 亿个参数中的约 370 亿个。

　　这种选择性激活无异于模型效率迎来根本性转变。通过仅针对每项特定任务激活最相关的“专家”参数，DeepSeek 实现了可与庞大得多的完全激活的模型媲美的性能，同时大大降低了计算需求。

　　该模型采用了两项另外的突破性技术：多头潜在注意力（MLA）和多 token 预测（MTP）。MLA 增强了模型面对长篇幅文本保持上下文的能力，而 MTP 每一步生成多个 token，而不是通常的每次生成一个 token。这些创新共同将输出速度提高了近 80%。

　　开发者工具创建者 Simon Willison 在一篇博文中特别指出，4 位量化版本可将所需的存储占用空间减少到 352GB，从而可以在搭载 M3 Ultra 芯片的 Mac Studio 等高端消费级硬件上运行。

　　虽然传统的 AI 基础设施通常依赖多块数千瓦功耗的英伟达 GPU，但 Mac Studio 在推理过程中的功耗却不到 200 瓦。

　　这种效率差距表明，AI 行业可能需要重新考虑头部模型性能对基础设施的需求方面的认识。

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　　财联社6月9日电，中国5月稀土出口5864.6吨，1至5月累计出口24827吨，比上年同期增长2.3%。

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