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DeepSeek低成本AI模型促光收發(fā)模塊出貨量年增56.5%
- DeepSeek模型雖降低AI訓練成本，但AI模型的低成本化可望擴大應用場景，進而增加全球數(shù)據(jù)中心建置量。光收發(fā)模塊作為數(shù)據(jù)中心互連的關(guān)鍵組件，將受惠于高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨?。未來AI服務器之間的數(shù)據(jù)傳輸，都需要大量的高速光收發(fā)模塊，這些模塊負責將電信號轉(zhuǎn)換為光信號并通過光纖傳輸，再將接收到的光信號轉(zhuǎn)換回電信號。根據(jù)全球市場研究機構(gòu)TrendForce集邦咨詢統(tǒng)計，2023年400Gbps以上的光收發(fā)模塊全球出貨量為640萬個，2024年約2,040萬個，預估至2025年將超過3,190萬個，年增長率達56.
- 關(guān)鍵字： TrendForce 集邦咨詢 DeepSeek 低成本AI 光通信 光收發(fā)模塊
國產(chǎn)大模型 DeepSeek-V3 開源：6710 億參數(shù)自研 MoE，性能和 GPT-4o 不分伯仲
- 12 月 27 日消息，“深度求索”官方公眾號昨日（12 月 26 日）發(fā)布博文，宣布上線并同步開源 DeepSeek-V3 模型，用戶可以登錄官網(wǎng) chat.deepseek.com，與最新版 V3 模型對話。援引博文介紹，DeepSeek-V3 是一個 6710 億參數(shù)的專家混合（MoE，使用多個專家網(wǎng)絡將問題空間劃分為同質(zhì)區(qū)域）模型，激活參數(shù) 370 億，在 14.8 萬億 token 上進行了預訓練。多項評測成績超越 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等開源模型，
- 關(guān)鍵字： DeepSeek-V3 AI 大語言模型 人工智能
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