来源：雪球App，作者： 奥利弗史塔克，（https://xueqiu.com/9209974501/318532056）

【关于deepseek v3的认真评论：如何不偏不倚地了解这个可能的Sputnik moment】
关于deepseek v3的突破到底在哪里，像我们这种非技术领域的门外汉，能够获得超出市场平均水平的理解，并不容易。
经过昨天晚上和今天上午的学习和了解，主要还是要看该领域专家和技术人员的评论，以及借用现有的AI模型对该事件做总结，我们大概可以总结一些事实（或者说接近共识的事实）：
1、deepseek v3最大的出圈原因，还是这个模型的成本优势和强大性能，简单来说：
（1）DeepSeek V3仅耗费约278.8万小时的H800 GPU计算时间，成本约557万美元，远低于通常训练类似大型语言模型所需的数亿美元， 以较低的成本提供了可与巨头模型相媲美的性能，为企业和开发者提供了更具性价比的选择，降低了进入AI领域的门槛，吸引更多参与者，加剧市场竞争，冲击现有竞争格局。
（2）DeepSeek V3在多项基准测试中超越了Llama 3.1-405b、Qwen 2.5-72b等顶级开源模型，甚至在中文和数学基准测试中表现尤为突出，接近Anthropic和OpenAI的闭源模型性能，这使其在市场竞争中具备了强大的竞争力，能够吸引更多用户和开发者的关注与使用。
2、为何许多普通人去尝试用deepseek v3（我们大部分人其实也就只会试一试对话功能），感受不到该模型比豆包或者文心一言之类的优势，甚至模型还显得有点笨：这还真不是deepseek v3不行，而是我们不会用，它擅长的功能不是用户的对话交流：
（1）交互体验差异：豆包等模型经过大量用户交互数据的优化，在对话的流畅性、自然度和对常见问题的回答上表现较好，而DeepSeek V3可能在这方面优化不足，导致对话不够顺畅自然，影响用户对其“聪明程度”的感知 。
（2）应用场景适配性：不同模型在不同场景下的表现有所侧重，豆包等在日常对话场景中表现出色，而DeepSeek V3虽在专业领域能力强，但在普通日常对话中，其优势难以充分展现，导致用户觉得它不够聪明。
3、deepseek v3在哪些场景更加适用？它的优势主要体现在哪里？其实，在kimi和豆包出圈儿之前，就有不少学或者有量化背景的朋友给我推荐过deepseek，我理解应该是在编程上很早就有相对优势，所以也求证了一番：
（1）优秀的编程能力：在编程竞赛等任务中表现突出，如在Codeforces上达到51.6百分位，超过Llama-3.1-405b、GPT-4o等模型，可生成准确有效的代码，帮助开发者完成各种编程任务，如编写简单的游戏程序、数据处理脚本等。
（2）出色的数学推理：在数学基准测试中成绩优异，如在MATH-500测试中得分90.2%，远超Qwen2.5-72b等模型，可解决复杂数学问题，像高等数学中的方程求解、几何证明等。
4、deepseek v3作为一个开源模型，可以被全球使用者测试，也就是说开源模型是需要接受全球的行内人检验的，这也是为什么deepseek v3发布后，其实是先在外网火了起来之后，国内许多人才后知后觉的。这其实也就使得所谓deepseek是一个假的/吹牛的模型等等“无知者无畏的评论”不攻自破：
（1）技术透明性与可定制性：开源模型的源代码、架构及训练细节公开，开发者能深入了解其工作原理，根据自身需求定制和优化，如修改模型结构、调整参数等，满足特定业务场景需求。
（2）社区协作与创新加速：开源吸引了全球开发者参与，形成活跃社区，共同推动技术创新和性能提升，加速问题修复、功能优化和新特性开发，如Hugging Face上的开发者可共享代码和经验，促进模型发展。
总结来说，作为非技术人员，我们对于deepseek v3为什么能出圈儿的事实和逻辑能够初步理解到这个水平，应该也就能够在投资中不被诸多自媒体所误导。
一方面来说，不少特别看好算力概念、屁股坐在境内外算力标的上的人们，这几天拼命试图证明deepseek v3是一个“骗子”，显然有些一厢情愿了。特别是那种随便和deepseek v3对话几句，然后和豆包对比一下，就说deepseek v3远远不如豆包、就是一个笑话的这类帖子，就不用看了。
另一方面来说，有些人一下子推断说以后AI的大发展中可能不需要如此之高的算力了，为代表的芯片概念被釜底抽薪了，以后将“算力过剩”，这些概念目前的高估值都将被deepseek v3所“戳破”——这些定义下得未免也太早了。正如昨天deepseek自己回应的：模型的优化是针对 DeepSeek-V3 的特定设计和任务进行的，这些改进可能并不直接适用于其他模型或任务。虽然单个模型的效率在提升，但 AI 领域的整体趋势是模型规模和复杂性不断增加，这对算力的需求仍然很高。
综上所述，deepseek v3确是一个令人眼前一亮的开源模型，这是我们国内公司在高性能芯片买不到的背景下，在有限资源倒逼下做出的一次重大创新，超预期的低训练成本+媲美行业领先者的高性能，已引起了全球诸多行内人的关注和惊叹，值得我们为之鼓掌。但如果说，deepseek v3的出现直接颠覆了英伟达为首的芯片算力作为AI时代的基座的逻辑，也未免“言之过早”。
未来AI的发展和竞争越来越有意思了，这是否确实是一个我们的Sputnik moment，让我们继续观察。
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