3月1日，DeepSeek于知乎开设官方账号，发布《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》技术文章，首次公布模型推理系统优化细节，并披露成本利润率关键信息。文章写道：“DeepSeek-V3/R1推理系统的优化目标是：更大的吞吐，更低的延迟。”为实现这两个目标，DeepSeek的方案是使用大规模跨节点专家并行（EP），但该方案也增加了系统复杂性。文章的主要内容就是关于如何使用EP增长批量大小（batch size）、隐藏传输耗时以及进行负载均衡。文章还率先披露了DeepSeek的理论成本和利润率等关键信息。“假定GPU租赁成本为2美金/小时，总成本为$87,072/天。……如果所有 tokens全部按照DeepSeek R1的定价计算，理论上一天的总收入为$562,027，成本利润率545%。”（一财科技）(本文来自第一财经)
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2025全国DeepSeek数字应用实训营（临沂站）将于4月26日开营。该实训营由临沂市融媒体中心琅琊新闻网主办，已吸引160余名政企媒精英报名。作为临沂首场聚焦AI全场景落地的实训营，深度融合鲁南经...
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原创 韩敬娴 钛媒体▎DeepSeek“上车”关键是看应用的领域，数据是否有效和丰富，场景对输出错误的容忍度。作者｜韩敬娴编辑｜李玉鹏本文首发于钛媒体APP技术革命的浪潮正加速席卷汽车行业。春节过后，...
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