当然不可以，土豪的话当我没讲 自从 Deepseek-r1 爆火，B站上就爆出了一大批视频，教学 r1 模型的本地部署，不限配置，但是呢，稍微动脑想想，这都是不可能的，为什么大家会有如此的概念，感觉自己部署的就是 r1 呢？可能是来自于 Ollama ...

最近，科技圈里发生了一场引人注目的风波，马斯克对DeepSeek的低成本训练提出了质疑。让我们撇去那些八卦，聚焦于DeepSeek的回应，虽然许多人可能觉得这份答复有些冷静，但细想之下，似乎也并非毫无道理。

最近，DeepSeek的名字频繁出现在科技新闻中，且引起了不少行业内外的热议。据传，DeepSeek可能拥有多达5万张英伟达H100显卡，这一巨大资源的投入使其成为了训练AI模型的有力竞争者。特斯拉创始人兼首席执行官埃隆·马斯克对此表示怀疑，他在社交媒体上发表了 ...

在发展AI的过程中，马斯克倡导开源与去中心化，旨在通过开放技术资源、分散权力结构，防止少数企业或组织垄断人工智能的发展。 他曾批评OpenAI从非营利组织转向营利公司，认为其与微软的深度合作已偏离“开放”初衷，形成技术壁垒。

这个春节，DeepSeek火爆全球，随着热度而来的还有白宫的国家安全调查，从算法到数据库涉嫌抄袭的指控，从前所未见的高密度网络攻击到美国政府宣布对DeepSeek构成“国家安全威胁”进行调查，美国情报机构也已经入场。此外，特朗普考虑英伟达特供版也不卖 ...

相比之下，Meta在训练其Llama 3模型时使用了16,384块更强的H100显卡，耗时54天。但美国可能认为，不管中国的DeepSeek使用了多少英伟达芯片，但终究是 ...

DeepSeek创始人梁文锋最早开启AI研究的初衷是，用GPU计算交易仓位，训练量化交易模型。此后，出于探索AI能力边界的好奇，他们囤积了过万块先进GPU芯片开始训练AGI模型，储备量接近国内一线互联网公司，高于大模型创业六小龙。这为DeepSeek ...

DeepSeek大模型的出色表现引发美国AI行业上下震动，不仅性能与OpenAI O1旗鼓相当，更关键的是训练成本低得多，也引发了美国政府的猜疑和调查，新加坡都被牵扯进来。

传统芯片在晶圆上以网格模式打印，然后切割成数百个小型芯片，而Cerebras的晶圆级集成则跳过了这种切割步骤，直接将整个晶圆设计成一个单一的超大芯片，因此称为“晶圆级”引擎。该方案通过将海量的计算资源和存储资源集中在单一的超大规模芯片（晶圆）上，优化了数据传输路径，减少了延迟，显著提高了推理速度。