“预训练”是AI大模型学习中的一种方法，指的是通过海量的数据，训练一个大模型。训练时需要大量的数据和算力支持，每次迭代可能耗资数百万至数亿美元。

官方技术论文披露，DeepSeek-V3在预训练阶段仅使用2048块GPU训练了2个月，且只花费557.6万美元。这个费用是什么概念？

据报道，GPT-4o的模型训练成本约为1亿美元。简单粗暴地说，这相当于DeepSeek-V3比同等性能的AI大模型，降了十几倍的成本。

早在2024年5月，深度求索发布DeepSeek-V2时，就曾因给模型的定价太过于便宜，开启了中国大模型的价格战，被称之为“AI界的拼多多”。

“相比于说它是‘拼多多’，它更像小米，贴近成本定价，并且自产自销。”马千里认为，训练成本比较低的原因，离不开深度求索团队自研的架构和算力，他们自身的算力储备可以与大厂比肩，并且更注重底层的模型。

“ChatGPT走的是大参数、大算力、大投入的路子，DeepSeek-V3的路径用了更多的巧思，依托数据与算法层面的优化创新，从而高效利用算力，实现较好的模型效果。”马千里说道。