bethash DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！
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grok3和deepseek对比
1、GROK3和DeepSeek在多个维度上存在显著差异。GROK3在计算能力方面表现出色英伟达与deepseek之争，它使用英伟达与deepseek之争了大量的GPU进行训练英伟达与deepseek之争，计算规模是前代的10倍英伟达与deepseek之争，这为其提供了强大的算力支持。相比之下英伟达与deepseek之争，DeepSeek在训练成本上更为高效，其训练成本较低，而且单位算力成本仅为GROK3的一小部分。
2、其次，两者在应用场景上也有所不同。GROK3更适合用于科研和高端信息检索等需求，而DeepSeek则更侧重于中小规模应用及中文场景，例如政务系统流程优化和微信AI搜索等。这反映了两者在AI发展路径上的差异。
3、Grok3与DeepSeek在技术能力、应用场景、性价比等方面各有优势。Grok3在技术方面表现出色，尤其是在数学推理、科学问答和编程能力上领先。它使用了强大的计算能力，通过20万块英伟达GPU进行训练，使其在数学推理等领域有出色表现。例如，在数学测试AIME中，Grok3的得分显著高于DeepSeek。
deepseek技术解析:如何冲击英伟达两大壁垒?
DeepSeek技术通过优化模型架构效率和算法创新，对英伟达的两大壁垒——NVLink与CUDA产生了冲击，从而影响了整个AI芯片市场。具体来说，DeepSeek的V3模型采用了混合专家网络（MoE）和Attention Layer上的键值缓存（KV Cache）节省技术，这些创新提高了模型架构的效率。
DeepSeek和英伟达之间确实存在冲突。这种冲突主要体现在DeepSeek的技术对英伟达传统业务模式构成了挑战。DeepSeek推出的AI模型以低成本实现高性能，这可能降低了对英伟达高价专业芯片的需求。具体来说，DeepSeek使用的简化版Nvidia H800s芯片在保持效果的同时，预示着对传统高成本芯片的需求可能会下滑。
DeepSeek对英伟达的影响主要体现在技术路径变革、市场竞争加剧、产品结构优化以及合作机遇等方面。由于DeepSeek通过混合专家架构、低秩压缩等技术显著提升了算力效率，这打破了“算力即竞争力”的行业逻辑，迫使英伟达重新审视其技术路径。
其次，无论大家喜欢或者不喜欢，大科技短期内争相抢购英伟达芯片的动力恐怕都被Deepseek大大降低了。支持这个结论的最好佐证，正是Deepseek爆火之后Meta内部员工爆料，整个Meta人工智能开发组进入恐慌模式，每个人的都在寻求对自身高成本的合理解释。
首先，DeepSeek通过引入混合专家架构、低秩压缩和FP8混合精度训练等技术，显著提升了算力效率。这种技术创新打破了“算力即竞争力”的行业逻辑，迫使英伟达重新审视其技术路径。换句话说，DeepSeek让英伟达意识到，单纯地提升算力不再是唯一的竞争优势，高效利用算力同样重要。
DeepSeek对英伟达有重要影响，因为它可能进一步巩固英伟达在AI领域的领先地位，并推动其技术和市场的发展。从技术角度看，DeepSeek充分利用了英伟达在GPU计算和并行处理方面的优势，实现了更高效的计算资源利用，降低了训练时间，提高了模型精度。
deepseek用了多少gpu
电源方面，推荐配置为1000W 80Plus金牌电源，以确保稳定供电并支持高性能CPU和GPU的运行。机箱方面，建议选择大型塔式机箱以提供良好的散热空间，避免高温影响硬件性能。此外，操作系统建议选择Linux或Windows 11，并安装最新版本的NVIDIA驱动和Python环境。
DeepSeek 671B模型需要的配置包括高性能的CPU、大容量的内存、高速的存储设备以及强大的GPU支持。CPU方面，推荐使用至少64核以上的服务器集群环境，如Intel Xeon或AMD EPYC系列，以提供强大的计算能力。内存方面，至少需要512GB的RAM，甚至更高，以加载大规模参数和缓存中间计算结果，确保模型的流畅运行。
DeepSeek的配置包括硬件和软件两个方面。在硬件配置方面，DeepSeek的本地部署需要满足一定的硬件要求。最低配置需要CPU（支持AVX2指令集）、16GB内存和30GB的存储空间。如果追求更好的性能，推荐使用NVIDIA GPU（如RTX 3090或更高型号）、32GB内存和50GB的存储空间。
英伟达作为GPU芯片的主要供应商，其H800等型号的GPU为DeepSeek提供了关键的计算硬件支持，是模型训练和推理得以顺利进行的重要保障。航锦科技则通过旗下超擎数智公司为DeepSeek提供光模块和交换机，助力其网络通信及数据传输。
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