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Meta陷入恐慌？內部爆料：在瘋狂分析複製DeepSeek，高預算難以解釋
原文連結：https://www.jiqizhixin.com/articles/2025-01-24-2
發布時間：2025/01/24
記者署名：機器之心
原文內容：
「工程師正在瘋狂地分析 DeepSeek，試圖從中複製任何可能的東西。」
DeepSeek 開源大模型的陽謀，切切實實震撼著美國 AI 公司。
最先陷入恐慌的，似乎是同樣推崇開源的 Meta。
最近，有 Meta 員工在美國匿名職場社群 teamblind 上面發布了一個貼文。貼文提到，國內 AI 新創公司 DeepSeek 最近的一系列動作讓 Meta 的生成式 AI 團隊陷入了恐慌，因為在前者的低成本高歌猛進下，後者無法解釋自己的超高預算的合理性。
原文如下：
這一切始於 DeepSeek-V3，它在基準測試中就已經讓 Llama 4 落後。更糟的是那個「擁有 550 萬訓練預算的不知名中國公司」。
工程師們正在瘋狂地分析 DeepSeek，試圖從中複製任何可能的東西。這一點都不誇張。
管理階層擔心如何證明龐大的生成式 AI 組織的成本是合理的。當生成式 AI 組織中的每個「領導」的薪資都比訓練整個 DeepSeek-V3 的成本還要高，而我們有好幾十個這樣的「領導」時，他們要如何面對高層？
DeepSeek-R1 讓情況變得更加可怕。雖然我不能透露機密信息，但這些很快就會公開。
這本來應該是一個以工程為重點的小型組織，但是因為很多人想要參與進來分一杯羹，人為地膨脹了組織的招聘規模，結果每個人都成了輸家。
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貼文中提到的 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 分別發佈於 2024 年 12 月 26 日和 2025 年 1 月 20 日。
其中，DeepSeek-V3 在發佈時提到，該模型在多項評測成績超越了Qwen2.5-72B 和Llama-3.1-405B 等其他開源模型，並在性能和世界頂尖的閉源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。
不過，更引人注目的是，這個參數量高達 671B 的大型語言模型訓練成本僅 558 萬美元。具體來說，它的預訓練過程竟然只用了 266.4 萬 H800 GPU Hours，再加上上下文擴展與後訓練的訓練，總共也只有 278.8 H800 GPU Hours。相比之下，Meta 的 Llama 3 系列模型的計算預算則多達 3930 萬 H100 GPU Hours—— 如此計算量足可訓練 DeepSeek-V3 至少 15 次。
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而最近發布的 DeepSeek-R1 效能更猛 —— 在數學、程式碼、自然語言推理等任務上，它的效能比肩 OpenAI o1 正式版。而且模型在發布的同時，權重同步開源。很多人驚呼，原來 DeepSeek 才是真正的 OpenAI。 UC Berkeley 教授 Alex Dimakis 則認為， DeepSeek 現在已經處於領先位置，美國公司可能需要迎頭趕上了。
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看到這裡，我們不難理解為何 Meta 的團隊會陷入恐慌。如果今年推出的 Llama 4 沒有點硬本事，他們「開源之光」的地位岌岌可危。
有人指出，其實該慌的不只 Meta，OpenAI、Google、Anthropic 又何嘗沒有受到挑戰。 「這是一件好事，我們可以即時看到公開競爭對創新的影響。」
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還有人擔心起了英偉達的股價，表示「如果 DeeSeek 的創新是真的，那麼 AI 公司是否真的需要那麼多顯示卡？」
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不過，也有人質疑，DeepSeek 究竟是靠創新還是靠蒸餾 OpenAI 的模型取勝？有人回覆說，這可以從他們的發布的技術報告中找到答案。
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目前，我們還無法確定貼文的真實性。
不知道 Meta 後續會如何回應，即將到來的 Llama 4 又會達到怎樣的表現。
心得/評論：
Meta工程師在TeamBlind(一個匿名的職涯討論區，需要經過公司Email驗證)爆料中國的DeepSeek對內部影響很大
DeepSeek R1訓練成本550萬美元 可能比一個Meta大頭的年薪還便宜
DeepSeek 這件事情也不光是中國自己在吹噓
看了一下 Twitter/Reddit 美國AI工業界、學術界反響非常大
DeekSeek 的母公司幻方量化產出 DeepSeek 的故事也在 Twitter 廣受討論
https://i.imgur.com/NLhp4Nj.png
DeepSeek R1 開源+論文公開應該會推進一波AI界的發展
DeepSeek 後續發展值得關注一下