DeepSeek在开源周不仅发布了DeepSeek-V3/R1推理系统的技术细节，还公开了其每日成本和理论收入，成本利润率达到545%，但实际收入因多种原因并未达到理论值。
DeepSeek通过大规模跨节点专家并行（EP）等策略应对系统复杂性，提高吞吐量和降低延迟，同时采用计算-通信重叠和最佳负载均衡策略优化系统性能。
开源一小时后，GitHub Star数已超过5600，引发网友对DeepSeek与OpenAI定价策略的讨论。
DeepSeek在开源周不仅发布了DeepSeek-V3/R1推理系统的技术细节，还公开了其每日成本和理论收入，成本利润率达到545%，但实际收入因多种原因并未达到理论值。
DeepSeek通过大规模跨节点专家并行（EP）等策略应对系统复杂性，提高吞吐量和降低延迟，同时采用计算-通信重叠和最佳负载均衡策略优化系统性能。
开源一小时后，GitHub Star数已超过5600，引发网友对DeepSeek与OpenAI定价策略的讨论。
