泛化性和经济性大幅提升 LLM 进入“ CV Resnet 时刻” 补齐最后一块自主创新的版图 真正形成中美两条 AI 技术路 线 AI 框架：昇思、飞桨 … 异构计算架构： CANN … 互联技术：灵衢 AI 芯片：昇腾、寒武纪 … DeepSeek-R1 进一步验证“算力即性能” Scaling Law 升级，模型能力 = 算力 x 数据 x 思考 + 逻辑推理 DeepSeek-V3/R1 ，采用 2048 张 H800 （节点内 NVLink ，节点间 IB ，非超节点架构） 在 14.8T token 数据集上基 于自 研 HAI-LLM 训练系统总计训练了 1394h （ 58.08 天） 性能优 数学、科学和代码等领域领先业界， 成为业界公认的 LLM 的领先模型 来源： DeepSeek 模型测试数据 & 互联网 硬件级优化 绕过 GUDA 进行 PTX 编程 、 Qwen 、 … 开箱即用的一体机，加速大模型应用落地 华为云 移动云 电信天翼云 联通云 京东云 基础模型 (DeepSeek/ Llama/Qwen/…) 少量行业数据 腾讯云 阿里云 亚马逊 AWS 微软 Azure 部署更高效 月级调优 周 / 天级优 化 数据依赖降低 高质量数据 生成数据 算法依赖降低 高端人才

C≈ 6 * N * D ≈1.5*1 025 ■ 最低时间、成本估计 ■ 单 H800(25 万 ):1.5*1010 秒 (174000 天 ) ■ 1000 张 H800(2.5 亿 ):1 .5*107 秒 (174 天 ) 算力 ( 每秒 ) 显存 运力 生态 政策风险 成本 华为 910B 320T=3.2*101 4 32GB 240 GB/s 较好 无 12

错误：一次性提问“如何从零开始做小红书账号？” 修正：分步拆解“冷启动→爆款公式→变现路径” 3.忽略背景 错误：“推荐旅游城市”→可能推荐南极科考站 修正：“预算 5000 元/3 天/亲子游，推荐 5 个国内城市并说明交通和住宿方案” 4.专业术语滥用 错误：“用 MoE 架构优化输出”→普通人难以理解 修正：“让不同专家模块共同解决这个问题” 5.过度依赖 ①数据直通车 操作流程： 1.粘贴 Excel 销售数据→输入“分析 Q4 各品类销售额占比” 2.追加“生成可视化代码（Pythonmatplotlib）” 效果：10 分钟完成原本需 1 天的数据分析报告 ②多 AI 联合作战 指令模板： “先让 DeepSeekR1 制定《智能手环市场调研方案》，再用 GPT-4 生成问卷文案，最后 用 Claude 整理数据图表”

接 收仅用时 1 天！ 这篇论文主要探讨了不同人工智能 （ A I ） 工具在传播心肺复苏（ CPR ） 指南方面的效果 ，并重点分析了它们 在心脏骤停教育中的应用潜力。 7. A I 赋能高校科 研 c e e p seek 首篇 DeepSeek SCI 已发表 ， 1 区高分期刊 ， 用时 1 天！ 《自然》杂志 2025

材料齐全？ 是否通过测试？ 发送申请材料 (产品规格信息、报名表、 第三方机构测试报告等) 客户使用软件调优测试工具 测试并将寄送样机 至英特尔复测 是 是 否 否 20 天 20 天 30 天 68 04 合作伙伴加速项目和产品推荐 4.2.4 联系方式 如果您对本项目的内容感兴趣或想进一步了解项目，欢迎您与您公司所对应的英特尔客户经理联系。 若您对项目申请条件、

576,000美元 ）带来惊艳效果 ➢ MoE 架构 671B 激活37B \ 使用 Multi-head Latent Attention (MLA) 架构 ➢ 2048张 H800 计算: ~54天 21 DeepSeek-R1 技术剖析：RL 加持下的 Length 泛化&推理范式涌现 ➢ 大规模RL的加持下，DeepSeek-R1 Zero 表现出在推理任务上思维链长度的自然增长和涌现