Meta陷入恐慌？内部爆料:在疯狂分析复制DeepSeek，高预算难以解释

摘要：最近，有 Meta 员工在美国匿名职场社区 teamblind 上面发布了一个帖子。帖子提到，国内 AI 创业公司 DeepSeek 最近的一系列动作让 Meta 的生成式 AI 团队陷入了恐慌，因为在前者的低成本高歌猛进下，后者无法解释自己的超高预算的合理性

机器之心报道

机器之心编辑部

「工程师正在疯狂地分析 DeepSeek，试图从中复制任何可能的东西。」

DeepSeek 开源大模型的阳谋，切切实实震撼着美国 AI 公司。

最先陷入恐慌的，似乎是同样推崇开源的 Meta。

最近，有 Meta 员工在美国匿名职场社区 teamblind 上面发布了一个帖子。帖子提到，国内 AI 创业公司 DeepSeek 最近的一系列动作让 Meta 的生成式 AI 团队陷入了恐慌，因为在前者的低成本高歌猛进下，后者无法解释自己的超高预算的合理性。

原文如下：

这一切始于 DeepSeek-V3，它在基准测试中就已经让 Llama 4 落后。更糟糕的是那个「拥有 550 万训练预算的不知名中国公司」。

工程师们正在疯狂地分析 DeepSeek，试图从中复制任何可能的东西。这一点都不夸张。

管理层担心如何证明庞大的生成式 AI 组织的成本是合理的。当生成式 AI 组织中的每个「领导」的薪资都比训练整个 DeepSeek-V3 的成本还要高，而我们有好几十个这样的「领导」时，他们要如何面对高层？

DeepSeek-R1 让情况变得更加可怕。虽然我不能透露机密信息，但这些很快就会公开。

这本应该是一个以工程为重点的小型组织，但是因为很多人想要参与进来分一杯羹，人为地膨胀了组织的招聘规模，结果每个人都成了输家。

原贴链接：https://www.teamblind.com/post/Meta-genai-org-in-panic-mode-KccnF41n

帖子中提到的 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 分别发布于 2024 年 12 月 26 日和 2025 年 1 月 20 日。

其中，DeepSeek-V3 在发布时提到，该模型在多项评测成绩超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型 GPT-4o 以及 Claude-3.5-Sonnet 不分伯仲。

不过，更引人关注的是，这个参数量高达 671B 的大型语言模型训练成本仅 558 万美元。具体来说，它的预训练过程竟然只用了 266.4 万 H800 GPU Hours，再加上上下文扩展与后训练的训练，总共也只有 278.8 H800 GPU Hours。相较之下，Meta 的 Llama 3 系列模型的计算预算则多达 3930 万 H100 GPU Hours—— 如此计算量足可训练 DeepSeek-V3 至少 15 次。

而最近发布的 DeepSeek-R1 性能更猛 —— 在数学、代码、自然语言推理等任务上，它的性能比肩 OpenAI o1 正式版。而且模型在发布的同时，权重同步开源。很多人惊呼，原来 DeepSeek 才是真正的 OpenAI。UC Berkeley 教授 Alex Dimakis 则认为， DeepSeek 现在已经处于领先位置，美国公司可能需要迎头赶上了。