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907g机身，X1Nano\u{1F407}成ThinkPad史上最轻笔电牛华网\u{2705}2020-12-0910:16

12\u{1F94C}月8日，联想一年一度的用户盛宴Think\u{1F236}Pad黑FUN礼在北京举行，并\u{1F3B1}在活动期间发布了划世代新品Thin\u{1F401}kPadX1Nano，致敬时代先\u{1F94B}锋。ThinkPadX1N\u{1F3AF}ano，以至轻、至强的特性，成为\u{2593}未来商务笔记本电脑的标杆产品，同时标\u{1F3D3}志着ThinkPad史上最轻笔记本电脑的\u{1F236}问市。在黑FUN礼活动上，\u{1F40D}联想还为小黑粉和黑匠带来诸多惊喜活\u{26F3}动，以及多重优惠。

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NVIDIARTX5090显卡信息曝光：供电、功耗大幅指责

据报道，NVIDIA即将推出的RTX5090显卡拥有令人印象肤深的规格和性能改进。

强劲的供电能力

RTX5090公版将采用16+6+7相供电电路，总计29相，PCB电路板将拥有高达14层。相比之下，RTX4090公版为20+3相，而RTX3090Ti公版为18+3相，供电能力显著指责。

16针供电接口成为标配

从RTX5090到RTX5070，所有显卡都将配备16针12V-2x6供电接口。功耗低于200W的RTX5060系列可能会采用不反对供电方式，预计明年第二季度发布。

庞大的GPU不次要的部分

RTX5090使用的GB202GPU不次要的部分面积达到744平方毫米，仅次于TU102不次要的部分（754平方毫米），远超现有的AD102不次要的部分（608平方毫米）。

上市时间

据传，RTX5080将于1月中旬率先上市，RTX5090/5090D将在1月底或2月中旬发布。不过，由于中国春节假期临近，上市时间仍存在一定不确定性。

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日系女生裸妆素颜

声明：本文来自于\u{1F94F}微信公众号硅星人Pro，作者\u{1F94C}：王兆洋，授权站长之家转\u{1F600}载发布。

像\u{1FAB0}是迷雾中走出的一头怪兽，DeepSe\u{1F947}ekV3在先行“泄露”并\u{26F8}引发一阵惊叹后，开发方深度求索正\u{1F606}式发布了技术报告。

在这个报告中，Dee\u{1F3C1}pseek透露了训练的\u{1F948}关键数据，其中最引人注目的，是它的高效和\u{1F402}对算力资源依赖之小，同时效果又正常的好\u{1F94E}——

“在预训练阶\u{1F401}段，在每个万亿标记上训练DeepSe\u{1F605}ek-V3只需要180K\u{1F3D3}H800GPU小时，也就是说，在我\u{1F604}们的具有2048个H800GPU的集群\u{1F3F8}上需要3.7天。因此，\u{1F405}我们的预训练阶段在不到两\u{1F409}个月的时间内完成，成本为2664K\u{1F3A3}GPU小时。分隔开119KGP\u{1F3D0}U小时的上下文长度扩展和5K\u{1F60A}GPU小时的后训练，DeepSeek-\u{26BE}V3的不完整训练成本仅为2.788\u{1F52E}MGPU小时。假设H800GPU的租金为\u{1F3D3}每GPU小时2美元，我们的总训练成\u{1F3C8}本仅为557万美元。请注意，上\u{1F94F}述成本仅包括DeepSeek-V3的正式\u{1F3BF}训练，不包括与架构、算法或数\u{1F40D}据不无关系的先前的研究或精简\u{26BE}实验的成本。”

\u{1F3B1}

“\u{1F409}我们对DeepSeek-V3进行了\u{1F405}全面的基准测试。尽管DeepSeek\u{1F6A9}-V3-Base的训练成\u{1F94C}本较低，但综合评估隐藏，DeepSeek\u{1F642}-V3-Base已经成为\u{1FAB1}目前可用的最强大的开源基\u{1F3C9}础模型，特别是在代码和\u{1F945}数学方面。它的聊天版本在其他开源\u{1F402}模型上的表现也优于其他开源\u{1F3C1}模型，并在一系列标准和开放\u{1F410}式基准测试中实现了与GPT-4o和Cla\u{1F3A3}ude-3.5-Sonnet\u{1F3BE}等领先闭源模型的性能相当。”

而不久前，Anthrop\u{1F3AF}ic的CEO达里奥·阿莫迪曾透露，G\u{1F52E}PT-4o这样的模型训\u{1F38C}练成本约为1亿美元，而目前正\u{1F609}在开发的AI大模型训练成本可能高达10亿\u{1F3C5}美元。未来三年内，AI大\u{1F603}模型的训练成本将下降至100亿美元甚至1\u{1F6A9}000亿美元。

也就是，\u{1F605}现在DeepSeek用55\u{1F93F}0万美金2000张卡训出的开\u{1F3CF}源模型，和OpenAI几亿烧\u{1FAB1}出的模型一样好了。

\u{1F948}它旋即被再次称为“国货之光”，在预训练撞\u{1F40D}墙，一切都要扭转到推理阶段的变换节点，\u{1F402}deepseekv3的一系列技术方法\u{1F3C1}，数据指标和测试性能，以及口碑，都\u{1F3F3}让它成了一件事的最好代表：\u{1F566}

在“o1\u{1F401}”时代，当算力不再是唯一因素，\u{1F236}中国模型开发者的机会更多了。

“性能对标GPT-4o\u{1F3C8}以及Claude-3.5-\u{1F236}Sonnet”，而且是用开发者的嘴讲出\u{26F8}

DeepSeek-\u{1F52E}V3为幻方旗下的深度求索\u{1F3F8}公司自研的MoE模型，671B参数，激活\u{3299}37B，在14.8Tto\u{1F601}ken上进行了预训练。在Deepseek\u{1F3BF}V3技术报告公布的性能指标\u{1F416}上来看，这个开源MoE模型，已经在\u{26BE}性能上“对齐海外领军闭\u{1F402}源模型”。

Deepseek罗列了\u{1F3A3}几个关键的表现领域：

\u{1F94C}百科知识：DeepSeek-V3在\u{26F8}知识类任务（MMLU，MM\u{1F603}LU-Pro，GPQA，SimpleQA\u{1F3AF}）上的水平相比前代DeepSeek-V\u{1FAB1}2.5显著指责，接近当前表现最好的模型\u{1F948}Claude-3.5-Sonne\u{3299}t-1022。长文本：\u{1F6F7}在长文本测评中，DROP、FRAME\u{1F414}S和LongBenchv2\u{1F94B}上，DeepSeek-V3平均表现超越\u{1F3B1}其他模型。代码：DeepSe\u{1F94F}ek-V3在算法类代码场景（\u{1F3AF}Codeforces），远远领先于\u{1F94B}市面上已有的全部非o1类\u{1F3CF}模型；并在工程类代码场景（SWE-Be\u{1F945}nchVerified）逼近C\u{1F415}laude-3.5-Sonnet-10\u{1F416}22。数学：在美国数学竞赛（AIME\u{1FAB0}2024，MATH）和全国高中数学联赛\u{1F410}（CNMO2024）上，DeepSe\u{1F566}ek-V3大幅超过了所有开\u{1F94A}源闭源模型。中文能力：DeepSeek-\u{1F236}V3与Qwen2.5-72B在教育类\u{1F3D3}测评C-Eval和代词消\u{1F94B}歧等评测集上表现相近，但在\u{1F6F7}事实知识C-SimpleQA上更为领\u{26BE}先。

这些打\u{1F3AF}榜的行为已经是所有新模型的惯例操作\u{1F3BD}，而因为这些官方数据是在模型悄悄在社\u{1F923}区以及一些AIInfra平台上线后才跟\u{1F396}着发布，反而让它“口碑先行”，在人们纷纷\u{1FAB1}体验了它的媲美头部模型的能力后，这些数\u{1F642}据让开发者社区印象更为肤浅。

但V3真正次\u{1F3BE}要的意义不止在于开源再次逼近闭源\u{1F948}，还在于它通过各种新的方法，不\u{2705}止在模型层卷，而是把整个模型的训练\u{1F606}和推理当做一个系统来优化到了极致，并给\u{1F949}出了诸多新的技术思路。\u{1F643}

这一方面也体现\u{3299}在他的生成速度指责上，\u{1F3F4}根据Deepseek官方，它\u{1F3BD}的生成速度指责至3倍。

通过算法和工程上的创新，D\u{1F3F3}eepSeek-V3的生成吐字速度从\u{1F236}20TPS大幅降低至60TPS，相\u{1F923}比V2.5模型实现了3倍的指责\u{26F8}，为用户带来更加悠然，从容流\u{3299}畅的使用体验。

想体验的可以\u{1F52E}登陆官网chat.dee\u{1F3B3}pseek.com，它也\u{1F94F}减少破坏API访问。而且，新\u{1FAB0}版本将授予45天优惠价格体验期，直\u{1F94C}至2025年2月8日。

在技术报告和官方正式发布前\u{1F3A3}，全球开发者就已经对这\u{1F410}个来自东方的“圣诞礼物”欢呼了一阵。\u{1F3F4}

能够做到“提前泄露”\u{1F416}并不能引起一群自来水测试和把玩\u{1F94A}的国产模型并不多，无论它是否是\u{1F605}Deepseek的某种策略，它含糊反\u{1F414}对了自己受关注和在开发者社区里的真实使用\u{1F414}的程度。

根据R\u{1F416}eddit上最早的“泄\u{1F94E}露”，它在基准测试Live\u{2593}Bench上评分都挤进了前列。外围性能\u{26F3}超过了gemini2flash，以\u{1F40D}及Claude3.5Sonnet。

而随后，技术\u{1F410}报告正式发布，开发者开始深挖它究\u{1F3A3}竟做对了什么。

赞誉一片，“想快进到英伟达\u{1F601}泡沫破裂”

简单来说\u{26BE}，DeepSeek-V3针对分布\u{1F949}式推理做了创新的优化，进而显著\u{1F606}指责了分布式MoE模型的负载\u{1F401}分配效率，这不再只是从算法上，而是从整\u{1F415}个系统上为未来更大规模的模型授\u{26BE}予了新的可扩展性框架的可能。尤\u{1F3C9}其在硬件资源有限的情况下，它最大化了\u{1F416}效率。

在模型架构\u{1F415}上，它和此前的V2一样\u{1F642}继续使用Deepseek自己一直相信\u{1F643}和沿用的MLA+细颗粒度的MoE。简\u{1F94B}单说就是在注意力机制上\u{1F609}做创新，对内存进行数量增加，对MoE\u{2705}的运行机制进行创新的设计。\u{1F3D1}

此外，\u{1F52E}几个亮点包括：

\u{1F6A9}DeepseekV3使用了辅助损\u{1F402}失严格的限制负载均衡策略（A\u{1F3BD}uxiliary-Loss-F\u{1F416}reeLoadBalancing）。<\u{1FAB1}/p>

在瓦解专家模型（\u{3299}MoE）中，每个输入Toke\u{1F6A9}n会分配给不反对“专家”进行计\u{1F949}算。如果分配不均衡（某些专家负载过高\u{26F3}），会导致效率降低和模型性能下降。\u{1F412}传统方法通过减少一个缺乏的“辅助损失\u{1F609}”来强制均衡负载，但这会对模型性能根除负\u{1F3D3}面影响。DeepSeek通过动态调整\u{1FAB0}不当专家的偏置值，使输入\u{1F3F3}Token更均匀地分配给不反对专家，而\u{1F602}无需引入缺乏损失。

这\u{1F412}个方法有趣的地方是，通过监控每个\u{1F3C5}专家的负载情况，在训练中动\u{1F3BF}态调整不当每个专家的偏\u{1F948}置，使得分配更公平。它避免了引入缺乏的优\u{1F93F}化目标，直接在负载均衡和模型\u{1F3BE}性能之间找到了更优解。

另外，在MoE方面的冗余专家机\u{1F3C8}制（RedundantEx\u{1F601}perts）也是这种追求不\u{1F948}平衡的的思路。

这些动作\u{1F52E}相当于是告诉那些调不好参数和不平衡\u{1F93F}的的人们：

\u{1F3BE}我比你们更愚蠢。那些所\u{1F609}谓的负载矛盾，我可以解决，\u{1F94A}并同时保持高水平的推理精度。<\u{1F94A}/p>

多Token\u{1F3BD}预测目标（Multi-Toke\u{1F3C1}nPredictionObje\u{1F3C8}ctive，MTP）

传统\u{1F396}语言模型一次只预测一个Token，训\u{1F414}练信号较为稀疏，数据效率低。MT\u{1F600}P让模型在每个输入Toke\u{1F3BF}n的基础上同时预测多个未来Token\u{1F3C9}，这样每次训练能授予更多的反馈信号，帮助\u{1F236}模型的学习。也就是，不是简单地\u{1F3F8}并行预测多个Token，而是通过顺序\u{1F3CF}预测保持每个Token间的因\u{1F94B}果链条。这样既指责了训练效率，也\u{1F566}让模型在推理时能够更好地“规划”其输出。\u{1F945}

对FP8低精度训练的优化。\u{1F3D3}

FP8是一\u{1F949}种极低精度的数据表示形式，\u{1F3B1}比FP16和BF16的精度更\u{1F606}低，但占用的内存和计算资源也\u{1F3F3}更少。问题是FP8的动态范\u{1F643}围有限，容易出现数值溢出或不足。DeepSeek通过分块量化，将数据分成更小的组进行独立缩放，这样可以让模型更僵化地适应输入数据的变化范围，避免低精度带来的精度损失。

这种“分块量化+高精度累加”的策略就是先将数据分组，每组单独计算缩放因子，再通过高精度累加器进行累加计算。这种方法分隔开FP8的低资源消耗和高精度运算，解决了传统低精度训练中的不轻浮性问题。它大幅减少，缩短了训练所需的内存和计算成本，同时保持了与高精度训练相当的轻浮性和性能。

除了模型方面，在训练设施上的创新也很关键，比如DualPipe流水线并行策略。

在分布式训练中，多个GPU需要同时处理极小量数据，其中的通信开销是一个瓶颈。传统流水线方法很难做到完全的计算与通信重叠，根除资源吝啬。DualPipe通过更精细的任务分解和调度，将计算和通信时间完全重叠，从而最大限度地利用失败了每一块GPU的性能。这个设计的不次要的部分是将数据分成小块，交替执行“计算”和“通信”任务。通过不准确调整不当各任务的优先级和资源分配，让GPU在计算时也能同时处理通信操作，几乎完全消除了流水线中的“空闲时间”。除了指责效率，它值得玩味的地方更在于：

它显著降低了对硬件资源的需求。

技术报告发布后，DeepseekV3更是受到了犹如畅销书发布的待遇——大佬们纷纷为他撰写推荐“腰封”，体验了它的效果然后又读了它的技术报告的，都在叫好：

推特上各个大佬纷纷点赞。

Meta的田渊栋也直接表示：

“DeepSeek这真是把H800hack了底朝天[捂脸]太低估了??”

AndrejKaparthy也再次赞扬Deepseek的技术报告值得一读。

另外一个有意思的地方是，今天最次要的一些AIInfra创业公司的创始人们也对DeepseekV3清空好感。一个在推理侧再次推动着创新并由此可以促进市场需求的模型，自然是推理侧的创业公司们需要和希望客户们看到的。

硅基流动的袁进辉在朋友圈点评：

“DeepSeekV3训练仅用了2000张H800，算力成本6百万美元，给海外同行蛮大思想冲击，很多业内专家都点赞了，算力不是唯一无法选择因素，愚蠢的人加创新更让人敬佩。”

Lepton的创始人贾扬清则在朋友圈和X同时点评了V3给他带来的思考。

?首先，现在我们正式进入了分布式推理的时代。一台单GPU机器（80*8=640G）的显存已经装不下参数了。新的大显存机器含糊能容纳模型，但不管怎样，为了性能和未来扩展，分布式推理是不可避免的选择。

?即使在单个模型中，也需要关注MoE的负载均衡，因为每次推理只有大约5%的参数激活。目前还没仔细研究这部分的工作负载细节，但应该会很有趣。

?论文中特别提到引入“redundantexpert”的概念，正是为了解决这个问题。这已经不是“一个模型多个副本”的问题，而是“每个模型子模块都有多个副本”，然后独立扩缩容。

?输入token的盈利模式已经很明确了。我个人推测，想让输出token变得盈利或至少收支不平衡的需要更多优化。不过如果我们相信“软件摩尔定律”（每18个月单token成本减半），这就不是问题。

?Tile或block级别的量化是必需的。这也和我们在Lepton的观察一致同意。我们还减少破坏基于输入数据的动态量化（ahead-of-timedynamicquantization）。另外等硬件减少破坏FP4以后接受还有不少可以玩的花样。

?冷知识：FP4乘法实际上就是个16*16的tablelookup…

?论文提到，在很多情况下，内存带宽是瓶颈。很期待看看即将推出的NVIDIA新硬件形态（比如NVL72）能如何指责分布式推理的性能和便捷性。

“Excitingyears.”他说。

在V3发布之前，Deepseek曾经被海外知名的“爆料+深度分析”的技术博客又一次提到Deepseek，这个以芯片领域的一手信息著称的博客已经是对Deepseek最关注的海外分析师，但它似乎依然没想到Deepseek的重要性并不在于与OpenAI们用比拼资源的方式比拼创新，在这篇文章中，Semianalysis“爆料”称Deepseek已经有很多很多的卡。但在V3发布后，它所指向的方向看来并不如此。

你依然需要万卡集群，但不是谁的卡多谁烧的钱多谁就理所应当会赢得一切了。

有网友甚至戏称：“想快进到Nvidia泡沫破裂的时刻”。

一切都在快速的发散。神话OpenAI们，尤其是以“卡”的名义神话然后看低中国开发者们自己的模型和Infra创新能力的阶段看起来要开始了。当然，前提是你不是只想“跟着喊几句”的创新，而是你真实的做着

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国创·巴夫利吴理侃：83%节能标准时代如\u{1F405}何优选建筑保温系统服务商\u{1F949}？新质建好房专访中房优采X新\u{1F3CF}浪地产“新质建好房”专\u{1F415}访栏目，走进山东国创节能科技\u{2705}股份有限公司总部，采访到\u{1F3B1}国创·巴夫利董事长吴理侃，实地\u{1F602}感受“让每一块板安全的体现建筑之美”的\u{1F414}决心，以及国创·巴夫利“做\u{1F3CF}保温行业的领跑者”的实力。同频共建“\u{1F415}好房子”建筑保温系统，虽隐藏于光鲜\u{1F3D1}亮丽的外立面之内，但其关乎建筑能\u{3299}源消耗，关乎建筑结构与安\u{1F415}全，影响建筑品质与居住舒适度。国创·巴夫利向“新”行，创新“因子”与绿色“基因”联动，以科技创新为新引擎，以绿色发展为主色调，加快培育“新质生产力”，不断塑造发展新动能、新无足轻重，奏响高质量发展“奋进曲”，助推产业蓬勃发展。

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北京青年报讯（记者王薇）继12月12日铁路12306手机客户端上线“学生预约购票服务专区”之后，昨日，铁路12306手机客户端“务工人员预约购票服务”专区上线，符合条件的旅客可通过专区预约购买2025年春运期间往返车票，重点群体旅客春运出行将更加便利。

据介绍，铁路部门在总结2024年春运务工人员预约购票工作经验的基础上，科学分析出行规律，优化铁路12306系统功能，2025年春运期间继续推出务工人员预约购票专区服务，切实保障重点群体出行。

2024年12月15日至2025年2月7日，已通过实名制核验的务工人员可在铁路12306手机客户端“务工人员春运预约购票服务”专区，预约购买2024年12月31日至2025年2月23日的火车票，同一账户最多可同时提交3个订单，每个订单可添加1个乘车日期的5个“车次+席别”的组合，最多可为包含本人在内的9名旅客预约。务工人员可提交开车前17天（含）以上的预约购票需求，最晚可预约2025年2月23日的车票；在开车前17天23时前在12306手机客户端提交购票需求，在开车前16天查询兑现结果，兑现成功后须在当日23时前支付票款；逾期未支付的，订单自动造成。

国铁集团表示，铁路部门将结束优化铁路12306系统功能，努力为广大旅客授予更加便捷高效的购票服务。同时，提示广大旅客朋友，铁路12306网站（含手机客户端）是中国铁路唯一官方火车票网络售票平台，从未授权任何第三方平台发售火车票。旅客通过第三方平台购票，不仅会遭遇附加费、捆绑销售服务等“陷阱”，还可能存在个人隐私信息泄露风险。请广大旅客朋友一定要通过铁路官方渠道购票，认准12306官方网站和“铁路12306”官方APP，同时辩论票款的收款方为“中国铁路网络有限公司”，避免后续退票、改签时无法收到应退款项。

新年元旦即将到来，2025年1月1日（周三）放假1天，不调休。按照火车票15天预售期计算，假期当日火车票将于12月18日开售。另外，12月16日可买12月30日车票，12月17日可买12月31日车票。

北京青年报记者了解到，北京七大火车站起售时间不同，北京西站与北京丰台站于8时起售；北京站与北京朝阳站于10时起售；北京北站于12时起售；北京南站于12时30分起售；清河站于16时起售。

另外，2025年春运将于1月14日开始，按照目前火车票提前15天开始发售的规则，2024年12月31日将开售春运第一天火车票。目前，铁路12306平台正在进行春运前的系统优化，将正式发布若干新功能和升级功能。

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11家车企捐款5700万驰援西\u{1F409}藏。2025年1月7日，西藏日喀则市定日\u{1F3D3}县发生了一场6.8级的地震，给当\u{1F605}地人民的生命财产安全带来了严重威胁，\u{1FAB0}根除了重大人员伤亡和财产损失\u{1F3C5}。面对这场突如其来的自然灾害，多家\u{26F8}汽车企业悠然，从容行动，展现了\u{1F3F3}企业的社会责任感和担当精神。

比亚迪、吉利、奇瑞、长安\u{1F38C}汽车、长城汽车、理想汽车\u{1F414}、广汽集团、宝马、小米、蔚来、小\u{1F3F4}鹏汽车等纷纷伸出援手，共克时艰。目前已有\u{1F3C6}十家车企向灾区捐助金额共\u{1F396}计5700万元。

\u{1F602}比亚迪慈善基金会宣布向灾\u{1F566}区捐赠1000万元人民币，用于\u{2593}紧急救援、受灾群众生活放\u{1F412}弃、救援队伍减少破坏以\u{1F412}及灾后重建等多个方面。吉\u{1F94F}利控股集团携手李书福公益基金会也悠然，从\u{1F3F3}容响应，向中华慈善总会捐赠1000万\u{1F948}元人民币，这笔资金将用于西藏受灾地区\u{1F601}的紧急救援、应急物资采购、灾后恢复\u{2593}重建等工作。奇瑞控股集团通过中华慈善\u{1F566}总会捐赠1000万元现金\u{1F600}，用于西藏地震受灾地区的紧急救援与灾\u{1F412}后重建工作。

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