-------------------------------發文提醒---------------------------------- 1.發文前請先詳閱[新聞]分類發文規範，未依規範發文將受處份。 2.連結過長請善用縮網址服務，連結不能點擊者板規1-2-2處份。 3.心得/評論請盡量充實，心得過短或濫竽充數將以板規 1-2-3、4-4 水桶處份。 4.發文請依照格式文章標明段落，不符合格式者依4-1刪文處分。 ------------------------ 按ctrl+y 可刪除以上內容。 ---------------------- 原文標題： DeepSeek低成本破壞價格 恐讓AI產業血流成河？ 原文連結： https://www.chinatimes.com/realtimenews/20250128001030-260410?chdtv 發布時間： 13:58 2025/01/28 記者署名： 張珈睿 原文內容： AI公司 DeepSeek繼2024年12月底推出DeepSeek V3大語言模型後，2025年1月20日再推出 全新開源推理大模型 R1，同樣在多項基準測試中表現卓越，甚至與 OpenAI所推出之o1系 列模型相媲美；此外，與V3一樣為價格破壞者，R1更將矛頭指向海外國際巨頭，引發市場 對AI伺服器及半導體產業鏈的鉅額資本支出未來無法回收之擔憂。 DeepSeek-R1 推論輸出與Token訂價為Chat GPT o1之3％~4％，API服務定價為每百萬輸入 tokens為人民幣1至4元，每百萬輸出tokens為人民幣16元；從中國大陸的語言模型業者月 初開始降價，國際巨頭OpenAI、Meta未來恐怕也將加入。 儘管法人認為，企業使用的 API用量增加，語言模型產品仍需要更多GPU來支撐。不過令 市場擔心的是，大規模的AI伺服器資本支出尚未開始獲利或產生正現金流，就開始面臨終 端產品殺價競爭，恐怕使CSP業者未來在硬體上的投入越發保守。 科技業界指出，R1採用全新的訓練方法，徹底顛覆傳統大語言模型的訓練流程。傳統上， 大語言模型訓練依賴「監督微調（SFT）」過程，即通過大量人工標註數據進行預訓練， 再進一步利用強化學習來提升性能。 而DeepSeek直接採用在基礎模型上進行強化學習方式，省略耗時耗力的監督微調環節，這 種方式不僅大幅降低對標註數據的需求，還讓模型能夠自由探索解決問題的多種路徑，提 升廣泛使用度和適應能力。 在技術設計上，R1 採用群組相對策略優化（Group Relative Policy Optimization,GRPO ）演算法，降低傳統強化學習對計算資源的需求；另外，DeepSeek團隊創新性地採用「準 確度獎勵」與「格式獎勵」相結合機制，確保模型生成的答案不僅正確，還具有規範性及 可讀性。 R1在多項基準測試中展現驚人的能力。例如，在AIME 2024數學競賽基準測試中，R1的平 均 pass@1分數達到 79.8％，超越 OpenAI o1-1217模型；在長文本理解、開放式問答等 多領域任務中，R1的性能亦超越前代模型 DeepSeek-V3。 更顛覆市場的是，為使更多用戶能夠享受到 R1 的強大推理能力，DeepSeek 團隊進行模 型蒸餾，將 R1的能力遷移至小型模型，供不同資源需求的開發者或研究者使用，並採 MIT License將此免費開源。給予用戶最大程度的使用自由，支持模型蒸餾，可將推理能 力蒸餾到更小的模型。 心得/評論： 白菜價直接搶市,不得不說中國搞內卷很有一套 這價格還真的沒什麼好挑剔的 --

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.228.177.133 (臺灣) ※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Stock/M.1738053981.A.415.html