kaiyun全站网页版登录

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【苏州大量外企撤资？官方回应：不实******

　　据苏州市网络联合辟谣平台消息，近日，有网民在互联网传播“苏州大量外资企业撤离”。记者联系苏州市市场监督管理局了解到，该消息为不实信息。据苏州市市场监督管理局提供的相关数据显示：2024年10月，苏州市外资期末实有24639户，同比增长1.91%，较上月相比增加35户。与2023年12月相比增加近1000户（2023年12月底全市外资实有23640户）。

【《闪耀暖暖》福利活动“轻聆风语”限时开启 “幻之海·流光”全新套装上线******

叠纸游戏自研自发的次世代3D手游《闪耀暖暖》于11月10日迎来更新，稀有服饰福利活动“轻聆风语”限时开启，“幻之海·流光”上线全新套装“初遇格海”；“金雪新意”主题活动第一弹来袭，“新意节会场”专属折扣商店限时上架……更多丰厚福利资源和最新玩法，还待玩家尽情探索！

“幻之海·流光”套装更新  全新稀有套装“初遇格海”上线

此次游戏更新后，全新稀有套装“初遇格海”将在“幻之海·流光”与玩家见面。11月10日至11月19日，“稀有·初遇格海”及“非凡·佣兵女王”将在幻之海·流光获得限时概率UP。除常规感应外，每期“幻之海·流光”还可消耗星钻优惠进行“限定感应”。

参与限时拼图大挑战 获取稀有福利服饰“轻聆风语” 

此次游戏更新后至11月24日，“轻聆风语”巧趣拼图稀有服饰福利活动开启。玩家参与限时拼图大挑战，在限定时间内完成拼图即为挑战成功，成功可获得150积分，挑战失败不得分。活动期间分数累计，达到指定分数即可领取稀有服饰“轻聆风语”。

“金雪新意”主题活动第一弹来袭 限定服饰“金灿星雪”预购进行时

 11月8日起，“金雪新意”主题活动第一弹来袭，“金雪新意”限定服饰“金灿星雪”发售，预购时间为11月8日至11月10日，正式开售时间为11月11日至11月14日，玩家参与预购可享补款立减双倍。

预购阶段，玩家预付60星钻，即领全新滤镜“沉暮”及5点关注度，正式开售期间补款立减120星钻。关注度达指定要求可解锁限定服饰礼盒的不同折扣，最低可2折获取本期限定服饰。

此外，11月8日至11月14日，“新意节会场”专属折扣商店限时上架，包含全新元气少女系列动态动作首发、往期资源限时复刻及各类超低折扣礼包。元气少女系列动态动作包括：“心动百分百”、“小情绪”及“元气满格”三款全新动态动作礼包，每款礼包包含全新动作、全新贴纸背景及粉钻奖励；限时复刻&超低折扣礼包包括：“咕噜噜”动作礼包、“我生气咯”动作礼包、“承让承让”动作礼包及“锦叶闻秋礼服”礼包限时复刻；“个人改名卡”、“联盟改名卡”及“美甲店改名卡”限时超值特惠，供玩家们选购。

“绮想嘉年华”感应活动限时复刻 时尚提升计划“部落记忆”即将开启

11月8日至11月14日，感应活动“绮想嘉年华”限时复刻，限时累充福利同步开启。活动期间，玩家进行限定感应将有机会获得非凡清新套装“小丑的问好”以及对应套装的设计师之影、记忆回响。套装动作“乐园巡礼”可在完成“小丑的问好”套装及设计师之影收集后通过“成就”获取。

11月15日至22年1月16日，时尚提升计划第十三册“部落记忆”即将开启。“时尚提升计划”分为“基础计划”和“特别计划”，玩家可完成对应任务积累时尚力，获得时尚等级提升并领取相应奖励。默认解锁“基础计划”任务奖励，玩家可选择开启“特别计划”，领取专属服饰等奖励。神秘的图腾纹章被绘制于设计之中，诠释了力量和原始之美，一起提升时尚之力吧！

此外，本次更新带来更多游戏活动内容及优化升级：11月15日至11月22日，非凡感应活动“花漫晴空”限时开启，同步开启材料“限时累充福利”，“花漾之遇”新意节加码活动即将来袭……更多精彩游戏活动内容，可前往@闪耀暖暖官方微博了解，或登录《闪耀暖暖》体验。

【鼎盛注册平台——开启您的财富之门，迈向成功的第一步******

在今天这个瞬息万变的互联网时代，每个人都在寻求更好的方式来积累财富、实现自己的梦想。而其中，选择一个可靠且具有良好口碑的平台成为了众多投资者和创业者的首选。而鼎盛注册平台，正是这样一个理想的选择，它不仅拥有创新的运营模式和强大的服务支持，还为每一位用户提供了全方位的帮助与资源，成为了无数人实现梦想的起点。

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鼎盛注册平台的最大亮点之一就是其专业化的投资服务。平台与多家顶尖的金融机构合作，拥有行业内的专业顾问团队，提供一对一的咨询服务，帮助用户做出更加精准的投资决策。无论您是想通过股市、外汇、数字货币等方式实现资产增值，还是想借助平台的资源做一些长期的资本布局，鼎盛注册平台都能为您提供最好的解决方案。

平台的技术支持也极为强大，采用了最先进的数据分析系统与风控措施，实时监控市场变化，及时为用户提供决策参考。平台上的每一项投资产品都经过严格的筛选，确保其高回报的同时降低了风险，使每一位投资者都能享受到稳定且可持续的财富增长。

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总结：

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【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“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。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

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