DeepSeek新模型火到海外 为什么deepseek能以openAI十分之一的算力达到openAI的效果？DeepSeek能以OpenAI十分之一的算力达到类似效果，主要有以下原因：
1.架构创新：采用混合专家架构（MoE），将模型拆分为多个“专家模块”，每个模块专精特定领域，通过稀疏激活机制，大大降低算力消耗。
2.算法优化：DeepSeek-R1采用纯强化学习驱动的训练模式，结合自研的GRPO算法，多策略对比提升模型效率。
3.技术突破：动态蒸馏技术能将大模型的能力“压缩”到小模型中，降低对硬件算力的需求。
DeepSeek致英伟达暴跌 朴素滴讲，算力和芯片对AI也非常重要，它们决定了AI模型的训练和推理速度，是处理海量数据和复杂计算的基础。高性能的算力芯片可加速训练过程，提高模型准确性和效率，推动AI发展。但DeepSeek的成功也证明，通过算法创新和架构优化等，可降低对算力的依赖，实现高效发展。
但是，当我问deepseek这个问题的时候，它给我整不会了，图一
