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揭秘DeepSeek大规模与本地部署差异原因
AI前线
AI 摘要
文章指出AI推理有吞吐量和延迟权衡,受批处理大小影响。像DeepSeek-V3这类有多层的专家混合模型需大批次、高延迟,否则吞吐量低,而OpenAI和Anthropic的模型响应快或因架构高效、有技巧或多买GPU。
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为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜,本地很贵
文章探讨了DeepSeek-V3大规模服务便宜但本地运行贵的原因。指出推理服务存在吞吐量和延迟的权衡,受批处理大小影响。还分析了不同模型需大批次的原因,如专家混合模型、大型管道模型等。

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