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DeepSeek v3 是一个强大的自然语言生成模型，专为生成高质量内容（如代码、文档或回答问题）而设计。其模型参数经过优化，可以利用 NVIDIA H100 GPU 实现极高的推理性能。为了实现高效的推理和成本效益高的训练，DeepSeek V3采用了多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）和DeepSeekMoE架构，这些技术已经在前代产品DeepSeek V2中得到了充分验证。同时，DeepSeek V3在负载均衡方面开创性地引入了无需辅助损失的策略，并设定了多token预测的训练目标以提升性能表现。该模型在14.8万亿个多样且高质量的token上进行了预训练，随后通过监督微调（Supervised Fine-Tuning）和强化学习阶段进一步挖掘其潜力，确保模型能够更好地服务于各种应用场景。官方模型托管在 Hugging Face 平台： DeepSeek v3 模型仓库DeepSeek v3横向对比根据官方的介绍，训练成本为 557.6万美元，远低于 GPT-4o 、Claude等闭源模型的 1亿美元。该模型在多项评测中超越对手，例如如 Qwen 和 Llama 等顶尖开源模型。不仅如此，相较于GPT-4o、Claude等闭源模型，DeepSeek的成本和开源特性让开发者们更容易接触并使用。综合评估结果显示，DeepSeek V3的表现超越了其他开源模型，并达到了与领先闭源模型相媲美的水平。值得注意的是，尽管DeepSeek V3拥有出色的性能，但其整个训练过程仅需2.788M H800 GPU小时（如果使用单个H800 GPU来训练DeepSeek V3，那么完成整个训练过程将需要2,788,000小时）。此外，DeepSeek V3的训练过程异常稳定，在整个过程中没有出现任何不可恢复的损失峰值或需要回滚的情况。

/** * public class TreeNode { * public var val: Int * public var left: TreeNode? * public var right: TreeNode? * public init(_ val: Int=0, _ left: TreeNode?=nil, _ right: TreeNode?=nil) { * self.val = val * self.left = left * self.right = right * } */ public class Sol...