DeepSeek R2细节流出，参数直接飙到1.2万亿，还把成本砍到了骨折价！
刚刚，一份来自韭研公社的爆料刷屏了整个AI圈——
DeepSeek R2被曝即将发布，参数规模达到惊人的1.2万亿，并首次采用Hybrid MoE 3.0架构，实现了动态激活780亿参数。
而成本呢？
相比GPT-4 Turbo暴降97.3%，这几乎是AI模型的白菜价了。
Aliyun的实际测试数据指出，DeepSeek R2在长文本推理任务中，每单位token的成本大幅下降，真是AI界的降维打击。
Aryan Pandey(@AryanPa66861306) 对此性能表现表示了极度的兴奋：
DeepSeek R2将单位成本削减97.3%，即将发布。自主研发的分布式训练框架，把华为Ascend 910B芯片集群利用率推到了82%，FP16精度算力实测达到512PetaFLOPS，接近同规模A100集群91%的性能（华为实验室数据）。
不仅参数猛增，DeepSeek R2这次的多模态能力更是惊人：
视觉理解模块采用ViT-Transformer混合架构，在COCO数据集物体分割任务中精准度达到92.4% mAP，超过CLIP模型整整11.6个百分点。
此外，工业质检场景方面也表现抢眼。
它采用自适应特征融合算法，在光伏EL缺陷检测中的误检率降到了极低的7.2E-6，甚至医疗诊断能力也已超过人类专家，胸部X光片多病种识别准确率高达98.1%，完胜协和医院专家组的96.3%。
最不可思议的是，DeepSeek R2在8bit量化压缩模式下，还能将模型体积压缩83%，精度损失小于2%，这为终端部署打开了大门。
这些亮眼的数据让推特炸开了锅，纷纷称为疯狂、大东西、太猛了！
不过，自称最权威的DeepSeek粉丝 Teortaxes▶️ (DeepSeek 推特🐋铁粉 2023 – ∞)(@teortaxesTex) 却给狂热的气氛泼了点冷水：
我已经说过，除了确认这些公司存在并可能与DeepSeek有合作外，其它爆料我并不相信。
而最初分享这一消息的 Deedy(@deedydas) 也承认了这点：
这些只是传言，图片内容实际上是用Claude翻译自泄露文件。
但即使传言属实度待确认，这也阻止不了网友们开始疯狂想象。
Jeff Brines(@JeffBrines) 就对美国企业表示担忧：
如果是真的，这会不会对Nvidia造成巨大冲击？
Alice Le Portier(@SeekingAlphaQ) 更加直白：
如果中国的半导体供应链变得有竞争力，美国的半导体公司可能会稀释，严重限制美企从AI大潮中获得的垄断收益。
甚至有网友 Subba Reddy(@PostPCEra) 直接断言：
如果是真的，Nvidia和美股周一可能遭遇一波暴击。毕竟A100的GPU卡售价大约1万美元，而华为的Ascend 910B年底可能只要A100三分之一的价格。
当然，也有网友直接将DeepSeek R2定义为「AI冷战」的新武器。
LIGHT ⇌ SIGNAL//FORM(@AITrailblazerQ) 评论得十分激烈：
DeepSeek R2不仅是便宜的模型，更是一场主权压缩战，背后有官方的支持，其目的是瓦解美国AI优势。
Haha Packet(@haha_packet) 也是秀起了语言的艺术进行嘲讽：
对啊，开源模型都很邪恶。快来保护那些闭源的亿万富豪吧！
而AI圈著名乐观派 çelebi(@celebi_int) 的观点很简单：
如果是真的，这才是正确的世界线！
虽然众说纷纭，但DeepSeek R2如果真的能在技术和成本上达成这些突破，这无疑会是AI行业的一次重大洗牌。
或许，AI大战的序幕正悄然拉开。
这个五一，或将不同寻常！
（本文不构成投资建议，信息仅为传言，请谨慎吃瓜。）
（文：AGI Hunt）