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孟繁岐並不是第一次聽說DeepSeek的名字，雖然此前DS在大眾之中不能說是完全無人知曉，但說它是籍籍無名也不為過。

比起天然擁有海量客戶的網際網路大廠們推出的AI模型，DS即便免費，但終究天然地在積累使用者方面有著巨大的劣勢。

孟繁岐此前注意到DS，主要便是因為他們的技術路線與孟繁岐的幾個設想相似。

由於在降低技術成本上頗有建樹，DS的API價格要低於市場平均水平許多，這使得它慢慢積累了一些技術型的使用者。不過這個規模在孟繁岐眼中，還遠遠上不了桌。

前兩個月，DeepSeek已經迭代到了第三代。

逐漸縮小的效能差異並沒有引起孟繁岐足夠的重視。

而今天，詳細的技術報告以及R1版本的釋出，才終於讓他明白，自己實在是後知後覺。

震撼到孟繁岐的並不是單純效能上的逼近，而是諸多技術細節透露出的海量資訊。

比如，FP8的成功實現。

孟繁岐有些不相信這個事實。

半精度和FP8是他一直在大力推動的事情，而現在，DS反而成為了首個在超大規模模型上證明了FP8訓練完全可行的公司。

孟繁岐沉著臉，翻閱著DS的技術報告，他們對框架內部的操作細節並不吝嗇。

哪些核心操作做了FP8的量化，在什麼步驟應該轉回BF16，又在哪裡應該使用全精度FP32計算，標註十分詳細。

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