百乐烟新去处大揭秘：百货小店也能轻松购得！
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徐州市（鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山）
邢台市（柏乡县、临西县、任县、新河县、宁晋县、南宫市、内丘县、清河县、巨鹿县、临城县、隆尧县、南和县、威县、桥东区、邢台县、市辖区、平乡县、桥西区、广宗县、沙河市）
大同市（城区、南郊区、新荣区）
咸宁市（通山县、咸安区、崇阳县、通城县、市辖区、赤壁市、嘉鱼县）
昭通市（威信县、镇雄县、盐津县、彝良县、永善县、水富县、鲁甸县、大关县、昭阳区、绥江县、市辖区、巧家县）
宿州市（埇桥）
镇江市（京口、润州、丹徒）
三明市（梅列、三元）️
南昌市（青山湖区、东湖区、西湖区、南昌县、进贤县、安义县、抚州市、上饶市、玉山县、广昌县、黎川县、崇仁县）
榆林市（神木市、府谷县、横山县、佳县、定边县、米脂县、清涧县、吴堡县、子洲县、榆阳区、榆林县、横山区、神木县、庆城县、绥德县）：
铜仁市（碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区）
新乡市（红旗、卫滨、凤泉、牧野）
佳木斯市：郊区（部分区域未列出）、向阳区和前进区和东风区和同江市和富锦市等部分区域未列出。
葫芦岛市：龙港区、南票区、连山区。
白银市（白银区、会宁县、平川区、市辖区、景泰县、靖远县）
宝鸡市（渭滨、日照台）
龙岩市（漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县）
宜春市（袁州区、奉新县、万载县、上高县、宜丰县、靖安县、铜鼓县、樟树市、高安市、丰城市、宜春高新区、袁州区东南街道）
徐州（云龙区，鼓楼区，金山桥，泉山区，铜山区。）
无锡市百乐烟新去处大揭秘：百货小店也能轻松购得！电话-400各市区电话（梁溪、滨湖、惠山、新吴、锡山）
淮安市（淮阴区、清江浦区、洪泽区、盱眙县、金湖县、涟水县、淮安区、涟水镇、盱眙镇、洪泽镇、金湖镇）
南充市（顺庆区、高坪区、嘉陵区、南部县、营山县、蓬安县、仪陇县、西充县、阆中市、抚顺县、阆中市、南充高新区）
南昌市（南昌县、青山湖区、进贤县、湾里区、红谷滩新区、东湖区、青云谱区、安义县、崇仁县、黎川县、新建区、富山区）
焦作市（解放、中站、马村、山阳）
湛江市（遂溪县、徐闻县、廉江市、雷州市、吴川市、麻章区、坡头区、霞山区、廉江区、赤坎区、南油区、湛江市区、麻章镇、雷州镇、徐闻镇）
吉林市（昌邑、龙潭、船营、丰满）
大连市（中山、西岗、沙河口、甘井子、旅顺口、日照州）
双鸭山市：尖山区（部分区域未列出）、岭东区和宝山区（部分区域未列出）、四方台区和集贤县（部分区域未列出）。
贵州省安顺市（西秀区、平坝区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、安顺市、开阳县）
宿迁市（宿城区、宿豫区、沭阳县、泗阳县、泗洪县、建湖县、盱眙县、扬州市、金湖县、淮安市、铜山县、沛县、邳州市、睢宁县、赣榆县）
徐州市（鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山）
张家界市（永定、武陵源）
白山市：浑江区、江源区。
来宾市（象州县、市辖区、兴宾区、金秀瑶族自治县、合山市、忻城县、武宣县）
桂林市（象山区、秀峰区、七星区、叠彩区、雁山区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、永福县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县
威海市（环翠）
新莆田市（城厢、涵江、秀屿）
承德市（双桥、双滦）
丹东市：振兴区、元宝区、振安区。
新乡市（红旗、卫滨、凤泉、牧野）
乐山市（市中、沙湾、五通桥、日照口河）
榆林市（神木市、府谷县、横山县、佳县、定边县、米脂县、清涧县、吴堡县、子洲县、榆阳区、榆林县、横山区、神木县、庆城县、绥德县）：
长春市：朝阳区、南关区、宽城区、绿园区、双阳区、二道区、九台区。
桂林市（七星区、象山区、叠彩区、秀峰区、临桂区、灵川县、阳朔县、平乐县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县）
广州市（越秀区、荔湾区、天河区、白云区、番禺区、花都区、黄埔区、南沙区、从化区、增城区）
铜仁市（碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区）
临沂市（兰山区、罗庄区、河东区、沂南县、沂水县、平邑县、莒南县、蒙阴县、临沭县、费县、沂水县、莒县、苍山县）
铁岭市：银州区、清河区。
桂林市（秀峰、叠彩、象山、随州、雁山）
商丘市（睢阳区、柘城县、宁陵县、虞城县、夏邑县、民权县、睢县、永城市、梁园区、示范区、夏邑县、虞城县、宁陵县、商丘县、睢阳县、柘城县）
龙岩市（漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县）
朝阳市：双塔区、龙城区。
张家界市（永定、武陵源）
成都市（武侯区、锦江区、青羊区、金牛区、成华区、双流区、高新区、郫都区、新都区、龙泉驿区、温江区、彭州市、简阳市、崇州市、金堂县、大邑县、蒲江县、都江堰市、邛崃市）
柳州市（柳北区、柳南区、柳江县、柳城县、鹿寨县、融安县、融水苗族自治县、三江侗族自治县、城中区、鱼峰区、柳东新区、柳市镇）
赣州市（南康区、赣县区、于都县、兴国县、章贡区、龙南县、大余县、信丰县、安远县、全南县、宁都县、定南县、上犹县、崇义县、南城县）
长春市：朝阳区、南关区、宽城区、绿园区、双阳区、二道区、九台区。
丹东市：振兴区、元宝区、振安区。
南白银市（白银区、会宁县、平川区、市辖区、景泰县、靖远县）
益阳市（南县、资阳区、桃江县、市辖区、沅江市、赫山区、安化县）
佳木斯市（前进区、东风区、同江市、市辖区、抚远市、郊区、桦南县、富锦市、汤原县、桦川县、向阳区）
锡林郭勒盟（多伦县、太仆寺旗、西乌珠穆沁旗、二连浩特市、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、阿巴嘎旗、苏尼特左旗、正蓝旗、锡林浩特市、正镶白旗）
常州市（天宁、钟楼、新北、武进、日照坛）
宜昌市（宜昌市辖区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、远安县、兴山县、秭归县、华容区、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县）
南京市（鼓楼区、玄武区、建邺区、秦淮区、栖霞区、雨花台区、浦口区、区、江宁区、溧水区、高淳区） 成都市（锡山区，惠山区，新区，滨湖区，北塘区，南长区，崇安区。）
南通市（崇州、港闸、通州）
遵义市（红花岗、汇川）
岳阳市（岳阳楼、云溪、君山）
桂林市（象山区、七星区、叠彩区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、平乐县、龙胜各族自治县、永福县、恭城瑶族自治县）
银川市（永宁县、兴庆区、西夏区、金凤区、贺兰县、灵武市、市辖区）
巴彦淖尔市（杭锦后旗、磴口县、乌拉特中旗、乌拉特后旗、乌拉特前旗、市辖区、临河区、五原县）
宜昌市（宜昌市辖区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、远安县、兴山县、秭归县、华容区、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县）
南昌市（南昌县、青山湖区、进贤县、湾里区、红谷滩新区、东湖区、青云谱区、安义县、崇仁县、黎川县、新建区、富山区）
宁波市（鄞州区、北仑区、镇海区、象山县、宁海县、余姚市、慈溪市、奉化区、鄞州区、海曙区、高新区、江北区、北仑区）
邢台市（柏乡县、临西县、任县、新河县、宁晋县、南宫市、内丘县、清河县、巨鹿县、临城县、隆尧县、南和县、威县、桥东区、邢台县、市辖区、平乡县、桥西区、广宗县、沙河市）
宜春市（袁州）
邢台市（邢台县、南和县、清河县、临城县、广宗县、威县、宁晋县、柏乡县、任县、内丘县、南宫市、沙河市、任县、邢东区、邢西区、平乡县、巨鹿县）
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景德镇市（昌江、珠山）
大连市：西岗区、中山区、金州区、沙河口区、甘井子区、旅顺口区、普兰店区。
桂林市（象山区、七星区、叠彩区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、平乐县、龙胜各族自治县、永福县、恭城瑶族自治县）
桂林市（七星区、象山区、叠彩区、秀峰区、临桂区、灵川县、阳朔县、平乐县、全州县、兴安县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县）
大庆市（萨尔图、龙凤、让胡路、红岗、大同）
合肥市（蜀山、包河、庐阳、瑶海、政务、经济技术开发、高新、滨湖新、新站）
成都市（锦江区、青羊区、金牛区、武侯区、成华区、龙泉驿区、青白江区、新都区、温江区、双流区、高新区、郫都区、都江堰市、彭州市、邛崃市、崇州市、金堂县、大邑县、蒲江县、新津县）
日照市（五莲县、莒县、岚山区、市辖区、东港区）
德州市（陵城区、乐陵市、宁津县、庆云县、临邑县、平原县、武城县、夏津县、禹城市、德城区、禹城市、齐河县、开封县、双汇镇、东风镇、商丘市、阳谷县、共青城市、城南新区）
临沂市（兰山、罗庄、河东）
漳州市（芗城、龙文）
常州市（钟楼区、新北区、天宁区、武进区、金坛区、溧阳市、常熟市、丹阳市、扬中市、句容市、无锡新区、宜兴市、锡山区、惠山区、滨湖区、南长区、北塘区、江阴市、宜兴市）
桂林市（恭城县、灵川县、阳朔县、全州县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、藤县、象山区、叠彩区、秀峰区、七星区、雁山区、临桂区、北流市、桂林市辖区）
扬州市（广陵区、邗江区、维扬区、江都区、仪征市、宝应县、盂山镇、宝塔镇、邱集镇、东升镇、夏溪镇、蒋王镇、龙川镇、邗江镇、刘集镇、老街口镇）
石家庄市（桥东区、长安区、裕华区、桥西区、新华区。）
铁岭市：银州区、清河区。
辽源市：龙山区、西安区。
安庆市（迎江、大观、宜秀）
张家口市（怀安县、桥西区、市辖区、张北县、康保县、崇礼区、蔚县、下花园区、怀来县、万全区、宣化区、赤城县、涿鹿县、尚义县、沽源县、阳原县、桥东区）
宜昌市（西陵区、伍家岗区、点军区、猇亭区、夷陵区、长阳土家族自治县、五峰土家族自治县、宜都市、当阳市、枝江市、秭归县、远安县、兴山县、鹤峰县、夷陵区、新朝阳镇、宜昌高新区）
湖州市（南湖、秀洲）
牡丹江市：东安区（部分区域未列出）、西安区和阳明区和爱民区和绥芬河市和海林市（部分区域未列出）。
镇江市（丹阳市、扬中市、句容市、镇江新区、润州区、京口区、丹徒区、杭州市、宝华镇、梦溪镇、扬中镇、句容镇、丹阳镇）
南昌市（青山湖区、红谷滩新区、东湖区、西湖区、青山湖区、南昌县、进贤县、安义县、湾里区、地藏寺镇、瑶湖镇、铜鼓县、昌北区、青云谱区、望城坡镇）
徐州市（鼓楼、云龙、贾汪、泉山、铜山）
遂宁市（大英县、射洪县、蓬溪县、安居区、市辖区、船山区）
桂林市（叠彩区、象山区、秀峰区、七星区、临桂区、阳朔县、灵川县、全州县、平乐县、灌阳县、荔浦市、资源县、永福县、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县）
铜仁市（碧江区、江口县、玉屏侗族自治县、石阡县、思南县、印江土家族苗族自治县、德江县、沿河土家族自治县、松桃苗族自治县、万山区）
本溪市：平山区、明山区、溪湖区、南芬区。
桂林市（恭城县、灵川县、阳朔县、全州县、灌阳县、资源县、平乐县、荔浦市、龙胜各族自治县、藤县、象山区、叠彩区、秀峰区、七星区、雁山区、临桂区、北流市、桂林市辖区）
贵阳市（南明、云岩、花溪、乌当、白云、小河）
嘉义县（朴子市、番路乡、民雄乡、竹崎乡、梅山乡、义竹乡、大林镇、布袋镇、新港乡、太保市、六脚乡、大埔乡、鹿草乡、溪口乡、水上乡、中埔乡、阿里山乡、东石乡）
龙岩市（漳平市、连城县、市辖区、新罗区、上杭县、永定区、长汀县、武平县）
湛江市（遂溪县、吴川市、廉江市、雷州市、徐闻县、麻章区、赤坎区、坡头区、经济开发区、霞山区、东海岛、湖光镇、塘蓬镇、官渡镇、南桥镇、东山镇）
绵阳市（江油市、北川羌族自治县、梓潼县、市辖区、盐亭县、涪城区、安州区、三台县、平武县、游仙区）
襄阳市（樊城区、襄城区、老河口市、枣阳市、宜城市、南漳县、谷城县、保康县、定南县、随州市、郧西县、郧县、城固县）
鞍山市：铁东区、铁西区、立山区、千山区。
青岛市（市南、市北、黄岛、崂山、李沧、城阳、即墨）
鹤岗市：向阳区、工农区、兴安区、兴山区、东山区。
张家口市（怀安县、桥西区、市辖区、张北县、康保县、崇礼区、蔚县、下花园区、怀来县、万全区、宣化区、赤城县、涿鹿县、尚义县、沽源县、阳原县、桥东区）
襄阳市（樊城区、襄州区、襄阳市区、南漳县、谷城县、保康县、老河口市、枣阳市、宜城市、定南县、唐河县、宏伟镇、康乐镇、漳河镇）
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甘肃省兰州市（城关区、七里河区、西固区、安宁区、红古区、永登县、皋兰县、榆中县、兰州新区、皋兰县、雁滩区）
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廊坊市（安次、广阳）
国产之光DeepSeek把AI大佬全炸出来了！671B大模型训练只需此前算力1/10，细节全公开
国产之光DeepSeek把AI大佬全炸出来了！671B大模型训练只需此前算力1/10，细节全公开
物联网技术
DeepSeek新版模型正式发布，技术大佬们都转疯了！
延续
便宜大碗
特点的基础之上，DeepSeek V3发布即
完全开源
，直接用了53页论文把训练细节和盘托出的那种。
怎么说呢，QLoRA一作的一个词评价就是：优雅。
具体来说，DeepSeek V3是一个参数量为
671B
的MoE模型，
激活37B
，在
14.8T
高质量token上进行了预训练。
在多项测评上，DeepSeek V3达到了开源SOTA，超越Llama 3.1 405B，能和GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet等TOP模型正面掰掰手腕——
而其价格比Claude 3.5 Haiku还便宜，仅为Claude 3.5 Sonnet的9%。
更重要的是，大家伙儿还第一时间在论文中发现了关键细节：
DeepSeek V3整个训练过程仅用了不到
280万个GPU小时
，相比之下，Llama 3 405B的训练时长是
3080万GPU小时
（p.s． GPU型号也不同）。
直观地从钱上来对比就是，训练671B的DeepSeek V3的成本是557.6万美元（约合4070万人民币），而只是训练一个7B的Llama 2，就要花费76万美元（约合555万人民币）。
OpenAI创始成员Karpathy对此赞道：
DeepSeek V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。
DeepSeek V3看起来比Llama 3 405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。
Meta科学家田渊栋也惊叹DeepSeek V3的训练看上去是“黑科技”：
这是非常伟大的工作。
全网热烈实测中
先来看官方说法，新模型这次主要有以下几个特点：
首先从模型能力来看，其评测跑分不仅超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等开源模型，甚至还和一些顶尖闭源模型（如GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet）不分伯仲。
从实际响应来看，其生成速度提升了
3倍
，每秒生成60个tokens。
在又快又好的同时，DeepSeek V3的
API价格
也被打下来了。
每百万输入tokens 0.5元（缓存命中）/ 2元（缓存未命中），每百万输出tokens 8元
单论价格，正如一开始提到的，它几乎是Claude 3.5 Sonnet的1/53（后者每百万输入3美元、输出15美元）。
而如果要平衡性能和成本，它成了DeepSeek官方绘图中唯一闯进“最佳性价比”三角区的模型。
对了，DeepSeek这次还搞了一个
45天优惠价格体验期
，也就是在2025年2月8日之前，所有用户使用DeepSeek V3 API的价格分别下降了80%（输入命中）、50%（输入未命中），75%（输出）。
每百万输入tokens 0.1元（缓存命中）/ 1元（缓存未命中），每百万输出tokens 2元
最后，官方此次一同开源了
原生FP8权重
，并提供了从FP8到BF16的转换脚本。
具体而言，SGLang和LMDeploy这两个框架已支持FP8推理，另外两个框架TensorRT-LLM和MindIE则支持BF16推理（适合需要更高精度的场景）。
目前普通用户可以通过官网（chat.deepseek.com）与DeepSeek V3展开对话，API也已同步更新，接口配置无需改动。
知名AI博主AK亲测，只需几行代码就能将它部署到Gradio。
Okk，话说到这里，我们直接来看一些实测效果吧。
首位全职提示词工程师出新题，DeepSeek V3完全答对
这第一关，来自首位全职提示词工程师Riley Goodside。
新题为“Which version is this？”，考察模型对自身版本的理解。接受考验的选手除了DeepSeek V3，还有Claude、Gemini、ChatGPT和Grok。
先说结论，按Riley的说法，这几位的回答主打
“各不相同”
，不过DeepSeek V3完全答对了。
Claude 3.5 Sonnet也对其版本了如指掌——不仅说对了版本号（许多用户非官方地称这个版本为3.5.1或3.6），还给出了发布月份。
（不过Claude 3.5 Haiku出错了，误识别为Claude 3 Haiku。）
不过后面几位选手就开始各种出错了，尤其是ChatGPT和Grok。
ChatGPT要么给出模糊答案（基于GPT-4架构），要么直接自信给出错误版本，总之处于比较懵圈的状态。
而Grok更是独特，理论倒是一套一套，但就是不说自己的版本。（除非直接问它是哪个Grok模型）
除此之外，一些网友还进行了更多测试。
更多网友整活
比如这位Tom小哥惊讶表示，DeepSeek V3无需开发者详细解释，就能“诡异”理解整个项目。
突然感觉机器里好像有鬼
他唯一做的，就是告诉DeepSeek V3最终目标是什么。
当然，老规矩还是要测一下数草莓中的“r”以及“9.9和9.11哪个大”这种行业难题。（doge）
很欣慰，这次它
都答对了
，而且答案和分析过程都没问题。
最后，还有人直接将4个M4 Mac mini堆叠在一起来运行DeepSeek V3了……
唯一值得遗憾的是，当前版本的DeepSeek V3
暂不支持多模态输入输出
。
模型预训练：＜2个月，600万美元
测试完毕，我们继续掰开论文细节。先来看最受关注的预训练部分：
官方介绍，通过在算法、框架和硬件方面的协同优化，DeepSeek V3的训练成本变得非常经济。
预训练阶段，在每万亿token上训练DeepSeek V3仅需要18万GPU小时，就是说，在官方2048卡集群上，
3.7天
就能完成这一训练过程。
研发团队用了不到2个月的时间就完成了DeepSeek V3的预训练，耗费了266.4万GPU小时，再加上上下文长度扩展的11.9万GPU小时，和后训练的5000 GPU小时，总训练成本为278.8万GPU小时。
假设GPU租赁价格为每GPU小时2美元，那成本换算过来就是557.6万美元。
所以，具体是什么样的协同优化？
官方标注了几个重点：
首先，
架构方面，DeepSeek V3采用了创新的负载均衡策略和训练目标
。
研发团队在DeepSeek-V2架构的基础上，提出了一种无辅助损失的负载均衡策略，能最大限度减少负载均衡而导致的性能下降。
具体而言，该策略为MoE中的每个专家引入了一个偏置项（bias term），并将其添加到相应的亲和度分数中，以确定top-K路由。
研发团队还证明，
多Token预测目标
（Multi-Token Prediction，MTP）有利于提高模型性能，可以用于推理加速的推测解码。
预训练方面，DeepSeek V3采用FP8训练
。研发团队设计了一个FP8混合精度训练框架，首次验证了FP8训练在极大规模模型上的可行性和有效性。
论文中还提到了跨节点MoE训练中的通信瓶颈问题。解决策略包括，设计DualPipe高效流水线并行算法：在单个前向和后向块对内，重叠计算和通信。
这种重叠能确保随着模型的进一步扩大，只要保持恒定的计算和通信比率，就仍然可以跨节点使用细粒度专家，实现接近于0的all-to-all通信开销。
另外，研发团队还开发了高效的跨节点all-to-all通信内核等。
后训练方面
，DeepSeek V3引入了一种创新方法，
将推理能力从长思维链模型（DeepSeek R1）中，蒸馏到标准模型上
。这在显著提高推理性能的同时，保持了DeepSeek V3的输出风格和长度控制。
其他值得关注的细节还包括，DeepSeek V3的MoE由256个路由专家和1个共享专家组成。在256个路由专家中，每个token会激活8个专家，并确保每个token最多被发送到4个节点。
DeepSeek V3还引入了冗余专家（redundant experts）的部署策略，即复制高负载专家并冗余部署。这主要是为了在推理阶段，实现MoE不同专家之间的负载均衡。
最后，来看部分实验结果。
大海捞针实验：
可以看到，在各项基准测试中，DeepSeek V3在开源模型中达到SOTA。
贾扬清谈DeepSeek团队：其成就根植于多年专业知识
新版本模型引爆热议，更多有关DeepSeek及其背后团队的信息也被关注到。
其中，贾扬清还透露了与DeepSeek团队早年的相处细节。
当时是2019年，他正打算向团队推荐一个AI云解决方案，并试图说服这群人：
不需要复杂的云虚拟化，只需要容器和高效的调度器。
需要真正快速、相互连接的专用网络，如RoCE或Infiniband。
需要像NFS这样的通用存储，不需要太复杂，但必须快速。
要让AI开发者满意，而不是系统可靠性工程师（SREs）满意。
有意思的是，团队表示这些东西他们早已实践了多年，并转而让他帮忙向一些大学实验室捐赠算力资源。
当然最后也确实帮上忙了，而贾扬清也再次感叹：
DeepSeek团队的伟大成就在某种程度上植根于多年的专业知识，这些专业知识部分被许多人忽视了。
最最后，除了本次官方公布的测试结果，Imsys匿名竞技场也出来提前预热了。
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