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每秒三萬token的“AI大腦”，究竟是怎樣被造就出來的呢？

這個問題或許讓許多人感到困惑。

在人工智能領域，我們常常認為參數越多，模型就越強大。

但是DeepSeek-R1的出現(xiàn)顛覆了這一傳統(tǒng)觀念。

它不僅擁有驚人的671億參數，更令人驚訝的是，它僅需激活，其中的37億參數，便能夠完成復雜任務。這種能力，著實讓人驚嘆，仿佛它擁有一種奇妙的力量，能在如此少的參數激活下，展現(xiàn)出這般強大的功能。

這是如何做到的？

讓我們一起揭開DeepSeek-R1的神秘面紗，探索其背后的三大黑科技。

首先我們來看看DeepSeek-R1的核心技術，即混合專家（MoE）架構。

這個架構呀，就如同一個高效的團隊一般，每個成員都有著自己獨特的專長。

當面臨不同任務之際，系統(tǒng)會動態(tài)地選擇最為合適的“專家”來進行處理。

這種智能的分工，極大地提高了模型的效率，使得DeepSeek-R1在每秒能夠處理3萬個token的同時，還能保持高質量的輸出。

想象一下，如果你擁有一個極為龐大的智囊團，不過每次卻僅僅需要那么幾個最為合適的專家來解決問題，這難道不就是效率的絕佳體現(xiàn)嗎？

DeepSeek-R1恰恰就是以這樣的方式運作的。

它靠著獨特的MoE架構，在模型執(zhí)行任務時，只是激活，需要的參數，不會盲目地去調用，所有資源。這種架構就仿佛一個極為聰明的協(xié)調者，仔仔細細地，精準無誤地掌控著模型的行為，僅僅把必要的力量聚集起來，如此便能有效地避免，任何資源被浪費。故而整個過程更為高效，更顯合理，且極具針對性。

這也就說明了為何擁有671億參數的模型，只需激活37億參數便能高效地完成任務。

但是僅有高效的架構還不夠。DeepSeek-R1的第二個黑科技在于其獨特的訓練方法。傳統(tǒng)的AI模型訓練往往依賴于大量標注數據，而DeepSeek-R1采用了一種創(chuàng)新的多階段訓練方法，結合了冷啟動數據和強化學習。

這個過程，就仿佛在培育一個天才兒童。首先我們?yōu)樗峁┮恍┗A性的知識（也就是那冷啟動數據），接著讓他自行去探索以及學習（即強化學習）。在這一過程當中，模型會持續(xù)地進行嘗試，也會經歷失敗并加以總結，最終能夠找尋到最為優(yōu)良的推理路徑。此種方法不但使模型懂得了怎樣去思考，更為關鍵的是讓它學會了怎樣去學習。

DeepSeek-R1的訓練過程，經歷了多個階段，從最初的冷啟動數據微調，到純強化學習，再到合成數據生成，以及監(jiān)督數據融合，最后是最終的強化學習精煉。每一個階段都在不斷地優(yōu)化模型的推理能力，使其能夠如同人類一般進行邏輯思考與問題解決。

這種訓練方法的獨特之處在于，它讓模型經歷了一個“頓悟”的過程。就像人類在解決復雜問題時，常常會有，那靈光一閃的時刻。DeepSeek-R1通過持續(xù)地自我優(yōu)化與學習，最終達成了一個，能夠迅速、精準處理各種復雜任務的狀態(tài)。

第三個黑科技，便是硬件與軟件的完美融合。NVIDIA的BlackwellGPU，和DeepSeek-R1的無損負載均衡技術，彼此相互協(xié)作，打破了AI模型的算力瓶頸。BlackwellGPU賦予了強大的計算力量，而無損負載均衡技術，則保證了這些算力能夠被充分地運用起來。

具體來說，一個配備8個NVIDIABlackwellGPU的DGX系統(tǒng)，能夠實現(xiàn)每用戶每秒，超過250個token的處理速度，或者最高每秒，超過3萬個token的吞吐量。這種性能不但讓DeepSeek-R1可以快速地響應用戶請求，還能處理更長、更為復雜的輸入，為各類應用場景提供了可能。

DeepSeek-R1取得了成功，不僅在其驚人的性能方面，也于給AI領域帶來全新的思維方式。

這表明在AI開發(fā)過程中，不能僅依靠參數的堆砌，與計算能力的增強，還需去尋覓更為聰慧，且高效的解決之法。