DeepSeek V4发布:训练成本仅GPT-6的1/10
DeepSeek V4:成本效率的极致追求 2026年5月,中国AI创业公司DeepSeek发布V4大模型。最令人震撼的不是性能指标——虽然在大多数基准上接近GPT-6——而是训练成本:仅需约800万美元,是GPT-6训练成本的约1/10。 这是DeepSeek连续第二次在大模型成本效率上实现突破。V3在2024年底以约600万美元的训练成本达到当时GPT-4级别的性能;V4进一步将成本效率提升到新的高度。 性能表现 基准测试对比 基准测试 DeepSeek V4 GPT-6 Claude 5 差距 MMLU 91.2% 93.4% 91.8% -2.2% GSM8K 96.1% 97.3% 94.6% -1.2% MATH 80.3% 82.1% 76.8% -1.8% HumanEval 89.7% 91.2% 85.7% -1.5% BBH 89.1% 90.8% 87.6% -1.7% C-Eval (中文) 90.8% 87.5% 85.3% +3.3% MMMU (多模态) 74.8% 72.1% 68.4% +2.7% DeepSeek V4在英文基准上略逊于GPT-6约1-2个百分点,但在中文基准上反超。考虑到训练成本仅为GPT-6的1/10,这个性能水平堪称卓越。 推理效率 DeepSeek V4采用了MoE架构,总参数680B,激活参数仅52B: 指标 DeepSeek V4 GPT-6 优势 推理FLOPS 52B等效 约220B 4.2x效率 显存占用 104GB (FP16) 约440GB 4.2x节省 单卡吞吐量 2,400 tok/s (H100) 约800 tok/s 3x提升 成本/token $0.0008 $0.003 3.75x便宜 这种极致的成本效率,使得DeepSeek V4 API的定价可以做到GPT-6 API的1/5。 ...
