摘要：1月2日，OpenAI正式推出全新推理模型o3-mini，这一举措在AI领域激起千层浪。作为OpenAI推理系列中最新且最具成本效益的模型，o3-mini有着独特的优势。它能够以更低的成本、更快的响应速度，为用户提供出色的STEM能力，尤其在科学、数学和编程领
OpenAI上线O3 Mini模型，作为对DeepSeek热潮的回应。
该模型是OpenAI推理系列中最新、最具成本效益的，已在ChatGPT和API中开放。
OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼首次承认，在开源问题上，OpenAI曾站在历史的错误一方。
截止当前DeepSeek依然霸榜，位列Appstore 157个国家/地区中排名第一。
01.
首次向免费用户开放推理模型
1月2日，OpenAI正式推出全新推理模型o3-mini，这一举措在AI领域激起千层浪。作为OpenAI推理系列中最新且最具成本效益的模型，o3-mini有着独特的优势。它能够以更低的成本、更快的响应速度，为用户提供出色的STEM能力，尤其在科学、数学和编程领域表现亮眼，还延续了之前版本低成本和低延迟的特点，开发者可根据需求选择低、中、高三种“推理努力”选项。
OpenAI此次还打破常规，首次向免费用户开放推理模型。ChatGPT Pro用户可无限制访问o3-mini，Plus和Team用户每日消息限制从o1-mini的50条提升至150条，免费用户也能通过选择“Reason”模式或重新生成回复来体验。
OpenAI在官网对比显示，o3-mini在不同推理强度下与o1系列各有优劣，在数学、编程和科学领域，它能以更快响应速度实现与o1相当的性能，但在某些领域优势微弱，如在2024年美国数学邀请赛（AIME）测试中，高推理强度下仅比o1高出0.3个百分点 ，博士级科学问题（GPQA Diamond）基准测试中，高推理强度下也未超过o1得分。
这场关于DeepSeek的争吵越演愈烈。Meta首席科学家杨立昆评价，硅谷圈子中的“常见病”是：错位的优越感。
2个要点：
1、AMA 活动表态：奥尔特曼首次承认在开源上 OpenAI 站在了历史错误一方，称需要找出不同的开源策略。但这不是当前最高优先事项，公司内部也并非所有人认同。
2、其他回应：还回应了用户关于思维 Tokens（将展示更有帮助和详细版本）、完整版 o3 发布时间（估计超几周、少于几个月）、语音模式和 GPT - 5（语音模式更新即将到来，可能叫 GPT - 5，暂无时间表）等问题。
o3-mini发布的同时，OpenAI高管团队在Reddit举办AMA活动。
当被问及是否会考虑发布一些模型权重以及研究时，首席执行官萨姆·奥尔特曼首次承认：“我个人认为，我们站在了历史的错误一边，需要找出一个不同的开源策略。”
这一表态引发业界震动，或许预示着OpenAI未来战略的重大调整。在全球高效开源模型日益受青睐的背景下，OpenAI的闭源策略面临挑战。
不过奥尔特曼也强调，这并非公司当前最高优先事项，且公司内部并非所有人都认同这一观点。
此外，他还回应了诸多问题，如表示将展示更有帮助和详细的思维Tokens版本，完整版o3发布估计超几周、少于几个月，语音模式更新即将到来，可能直接叫GPT - 5但暂无时间表等。
梁文锋的“摩尔定律”：
算法每年进步约 4 倍，计算量减为 1/4
1、硬件投入：DeepSeek斥资超5亿美元购置GPU，拥有至少约5万块Hopper架构GPU，总服务器资本支出约16亿美元，运营成本9.44亿美元，GPU在幻方量化和自身间共享用于多领域。
2、人才策略：员工约150人，秀人才提供超130万美元年薪，远超同行，在BOSS直聘上，核心岗位薪资高，多为14薪。
3、技术创新：运用多标记预测（MTP）并结合FP8精度，以低算力提升性能；作为混合专家模型，借助门控网络优化Token路由；凭借多头潜在注意力（MLA），将KV Cache数量减少约93.3%，降低推理成本。
4、AI算法的“摩尔定律”：算法每年进步约 4 倍，计算量减为 1/4。
春节期间，DeepSeek成为当之无愧的AI顶流。
SemiAnalysis报告显示，DeepSeek在硬件投入上毫不吝啬，GPU投资超5亿美元，拥有至少约5万块Hopper架构GPU，总服务器资本支出约16亿美元，运营成本高达9.44亿美元。
研究显示，DeepSeek并非“副业”，其GPU资源在幻方量化和DeepSeek之间共享，用于交易、推理、训练和研究，展现出强大的硬件实力和投入。
如今笔记本小模型性能媲美 GPT-3，这表明算法改进使模型训练和推理所需计算量减少，这种模式不断上演。
DeepSeek的摩尔定律：算法每年进步约 4 倍，计算量减为 1/4
1、算法：算法每年进步约 4 倍，计算量减为 1/4，有观点认为可达 10 倍改进，GPT-3 推理成本降至 1/1200 。
2、GPT - 4：早期成本下降明显，虽后期差异缩小，但经优化成本降为 1/10，能力提升。
DeepSeek 的优势：DeepSeek 率先实现当前成本与能力的平衡，还开放权重，预计成本将进一步降至 1/5。
人才策略上，它注重能力和好奇心，不考虑资历，在国内顶尖大学举办招聘活动，为有前途的候选人提供超130万美元年薪，远高于国内同行。
技术创新方面，多token预测、多头潜注意力等技术是其制胜法宝。例如，Multi - head Latent Attention（MLA）多头潜在注意力将每个查询所需的KV Cache数量减少约93.3%，显著降低推理价格；DeepSeek V3利用多标记预测（MTP），以较低计算能力提高性能，基于门控网络将Token路由到正确子模型，提升训练效率并降低推理成本。
（Michelle Pokrass，OpenAI API研究主管）：
面对DeepSeek的火爆，我们OpenAI也在积极回应。我认为，o3-mini作为一款极具竞争力的模型，在与美国托管版本的DeepSeek对比时，展现出了其独特的优势。我们一直在努力提升模型的性能和效率，以满足用户的需求。
（萨姆·阿尔特曼，OpenAI首席执行官）观点：
DeepSeek无疑是一个非常出色的模型，它的出现让我们看到了中国企业在开源领域的积极作为。这促使我们重新审视自身的策略，并意识到在未来的竞争中，OpenAI将保持比往年更少的领先优势。因此，我们需要不断创新，以保持我们的竞争力。
此外，我们也将效仿DeepSeek，更多地揭示推理模型的“思考过程”，这有助于用户更好地理解模型的工作原理，并提升模型的透明度。
多家科技巨头回应：
微软CEO纳德拉称赞DeepSeek的创新，并认为AI成本下降是大趋势。微软已在Azure AI Foundry和GitHub上提供DeepSeek R1，计划本财年投入800亿美元用于AI。
Meta创始人扎克伯格视DeepSeek为竞争对手并正在学习，但评估其影响尚早。Meta预计2025年成本在1140亿-1190亿美元，明年AI投资将占600-650亿美元。
阿斯麦CEO傅恪礼认为低成本AI模型将刺激AI芯片需求。
英伟达宣布DeepSeek R1模型在其平台上作为预览版提供，并回应了关于GPU芯片的谣言，指出DeepSeek技术可能推动AI开发需求，增加GPU销量。
亚马逊云科技举办线上直播，介绍在Amazon Bedrock上部署DeepSeek模型的方法。
关于DeepSeek，全网讨论最多的十点！
1. 训练成本：宣称R1模型训练仅花550万美元，这只是最终训练阶段成本，未涵盖人才薪资等，引发争议。
2. 硬件资源：曾被传有五万张H100，实为谣言，幻方GPU约1万多张，主力是A100和H800，也有人怀疑其隐瞒真实数量。
3. 套壳质疑：因回答误认自己为GPT，被疑套壳。但DeepSeek开源，风格与GPT差异大，基本可排除。
4. 模型抄袭：有人认为R1蒸馏或照抄OpenAI o1 ，但它有独特训练方法和思维链能力，并非抄袭。
5. 模型大小：有人以为是能在个人电脑跑的小模型，实际DeepSeek V3/R1是671B超大模型，个人电脑跑的是微调小模型。
6. 公司营销：被质疑是幻方包装割韭菜或靠营销走红，实际2023年年中就开展大模型研究，在开源模型领域一直领先。
7. 业务定位：常被误解为幻方业余项目，实则对核心人员来说是主营业务。
8. 产品体验：APP存在拒绝回答、回答慢等问题，被指模型能力差，实则多为产品问题。
9. 技术地位：有人认为是国内首个顶级模型，标志中国AI崛起；也有人觉得虽有进步，但无颠覆性创新。
10. AI 领域的 “斯普特尼克时刻”：许多专家将 DeepSeek 的发布形容为 “AI 的斯普特尼克时刻” ，它将刺激全球 AI 竞争，推动行业加速发展。（1957年苏联发射斯普特尼克1号卫星震惊美国并引发太空竞赛）
知芯片事、答天下问
来源：芯榜