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)
今天，我们一同探讨DeepSeek对2025年高考热门专业的预测，剖析这些专业是否真的具备吸引力，值得广大学子的关注。一、智能科技与大数据——数字经济的支柱智能科技与大数据，作为数字经济的核心领域，正...
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今年以来从政务服务到创意创作从企业研发生产到产品升级千行百业纷纷接入DeepSeek它宛如一把钥匙开启各行各业智能化变革的大门市委十四届八次全会暨全市高质量发展大会强调，要实施“人工智能+”行动计划，...
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调用 DeepSeek 的 API 会有哪些限制？调用DeepSeek的API可能会遇到以下几类限制：数据来源的限制DeepSeek的API主要依赖于网络爬虫抓取的公开数据。因此，如果某些数据被网站管...