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慧音-知识和历史的半兽
@Necokeine
Go, Dream, Deliver 我会中文 Can speak English 少しの日本语も話しできます 爱旅游,到处跑。 来上海的话,有空周四傍晚来SHLUG玩 Telegram: @necokeine 做Ait自娱自乐中:
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不能更同意。 真正坚信AGI会到来的公司,必然能想到,AGI如果真的成真,那必然是远超现在信息产业的巨大市场。 信息产业已经是22% GDP了,1/3都是个相对保守的估计。 一家公司吃掉全球1/3 GDP?再疯的疯子也不敢这么想,所以DeepSeek从一开始就觉得自己吃不了全部,在中间关键环节卡住位置就可以。 反而是A/O,给我的感觉是他们根本不相信AGI会到来。
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不能更同意。 真正坚信AGI会到来的公司,必然能想到,AGI如果真的成真,那必然是远超现在信息产业的巨大市场。 信息产业已经是22% GDP了,1/3都是个相对保守的估计。 一家公司吃掉全球1/3 GDP?再疯的疯子也不敢这么想,所以DeepSeek从一开始就觉得自己吃不了全部,在中间关键环节卡住位置就可以。 反而是A/O,给我的感觉是他们根本不相信AGI会到来。
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我很同意,我觉得在ds内不,工程老哥绝对是可以在模型训练上说得上话的。 ds 4.1F,处处都透露着工程狗的审美。 超大规模的EP集群,超小的kv cache,prefill只需要跑一半儿,工程狗当场看高潮了。
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🤡按照ds的做法,算法哥要和工程哥一起在训练阶段就考虑memory bound的问题,而且乐意为了效率指标优化性能方案。模型从底子上就是带着高效率目标存在的。kimi想改进,得重新从头换backbone再训练,我相信他们也是有做的。但是这个周期太长了,赶不上这种一个月一变的状态。
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大家不是做MaaS的可能不清楚,DeepSeek开源的DeepInfer其实是一个非常为DeepSeek 4.1F非常深度定制的。 我举个例子,DeepInfer的任务摊派是完全不考虑显存容量的,为什么呢?因为DS 4.1F的KV极度优化,每个token只需要890个Byte,相当于即使一整条1M个token的上下文,也只需要890M,不到1G的显存。这在别家几乎是不可能的,即使是DS 4F,也需要这个尺寸的四倍。 就是因为有这么小的KV cache,DeepInfer可以完全不考虑显存,直接只限制batch size。 且不说Kimi K3.1那巨大的模型尺寸,巨大的激活参数带来的各种麻烦。K3时代,每个token在bf16时需要27kB,30倍左右的开销,即使FP8,也是15倍的开销。这种巨大的kv cache上的差异,再配合Kimi那主打长上下文的特性…… 推理工作非常难以展开的。
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Kimi 抄 Deepseek 推理框架都不会吗 kimi 的问题就是 infra 太差了,也就是推理性能太差了 导致订阅用户额度光速掉完,还宣发一堆幺蛾子 明明是一个很强的模型😑😑😑
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中文博大精深,发现harness居然可以被翻译成一个汉字。 “鞅”
中国古代人觉得红茶都是用茶叶边角料做的,是下乘玩意。认为最好喝的茶是绿茶。 可惜古代绿茶还是放不久,没法运输到北方草原,大陆另一端去卖,所以才开始有了红茶。 顺带,我最爱喝的是武夷山的乌龙茶。
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중국은 세계 차 생산량의 절반 이상을 차지하고 있어. China accounts for more than half of the world's tea production. 2024년 기준 약 370만 톤. Approximately 3.7 million metric tons in 2024. 세계에서 생산되는 차 두 잔 중 한 잔에 해당하는 양이 중국에서 만들어지는 셈이야. In other words, roughly one out of every two cups of tea produced worldwide comes from China. 그런데 생산량이 많다는 것과 세계시장을 장악하고 있다는 건 조금 다른 이야기잖아? But producing the most tea and dominating the global market aren't quite the same thing, are they? 중국은 거대한 내수시장을 가지고 있어. 생산한 차의 상당 부분을 자국에서 소비하거든. China has an enormous domestic market, and much of the tea it produces is consumed within the country. 반면 케냐나 스리랑카처럼 생산량은 훨씬 적지만, 해외에 차를 판매하는 것을 중심으로 산업을 발전시킨 나라들도 있지. Meanwhile, countries like Kenya and Sri Lanka produce far less tea but have developed industries heavily focused on exports. 우리는 흔히 어떤 나라가 세계 생산량의 절반을 차지한다고 하면 그 나라가 시장까지 지배하고 있다고 생각하기 쉬워. When we hear that a country produces half of the world's supply, it's easy to assume it dominates the entire market. 하지만 얼마나 많이 만드느냐와 얼마나 많이 팔아 수익을 얻느냐는 서로 다른 능력이잖아. But producing large quantities and turning those products into export revenue are two different capabilities. 중국 차의 역사를 보면 더 재미있어. The history of Chinese tea makes this even more interesting. 1848년 영국은 식물학자 로버트 포춘을 중국에 보내 차나무와 제조 기술을 확보했고, 이를 인도의 차 산업을 발전시키는 데 활용했어. In 1848, Britain sent botanist Robert Fortune to China to obtain tea plants and production knowledge, which were then used to develop India's tea industry. 중국에 의존하던 차 공급 구조를 바꾸려 했던 거지. Britain was trying to reduce its dependence on China for tea supplies. 그렇게 다른 지역에서도 차 산업이 발전했고, 오늘날에는 여러 나라가 서로 다른 방식으로 세계시장에 참여하고 있어. Tea industries subsequently expanded in other regions, and today different countries participate in the global market in different ways. 물론 중국이 생산한 차를 자국에서 소비한다고 해서 그 가치가 사라지는 건 아니야. Of course, tea consumed within China doesn't somehow lose its economic value. 오히려 거대한 내수시장 자체가 중국 차 산업의 중요한 경쟁력이기도 하니까. In fact, China's enormous domestic market is itself a major strength of its tea industry. 다만 세계 최대 생산국이라는 사실과 세계 차 무역에서 가장 큰 영향력을 가진 나라라는 평가는 구분해야 한다는 거야. The key is to distinguish being the world's largest producer from having the greatest influence over international tea trade. 생산량으로는 중국이 압도적이지만, 수출 비중과 수출액, 차의 종류와 가격까지 살펴보면 또 다른 시장의 모습이 나타나겠지. China clearly leads in production, but looking at export shares, export values, tea varieties, and prices reveals a different picture of the market. 우리가 숫자를 볼 때 조심해야 하는 것도 이런 부분 아닐까? Isn't this exactly what we should be careful about when interpreting statistics? 370만 톤이라는 숫자는 분명 대단해. The figure of 3.7 million metric tons is certainly impressive. 하지만 그 숫자 하나만으로 차 산업의 모든 경쟁력을 설명할 수는 없잖아. But that single number can't tell us everything about competitiveness in the tea industry. 어쩌면 경제에서 중요한 건 얼마나 많은 것을 가지고 있느냐뿐만 아니라, 그것을 어디에서 어떻게 가치로 바꾸고 있느냐는 문제인지도 몰라. Perhaps what matters in economics isn't just how much you produce or possess, but where and how you turn it into value.
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@usrsoda 虽然梁叔叔条件不好,但是用心呵护鲸鱼娘的成长也是不错的
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Claude:我必须保持领先,不然Anthropic就会。。。
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天。🤣這玩意我也在做,ait。這下尷尬了。
天。🤣這玩意我也在做,tabminal。這下尷尬了。
毕竟国家边上有个宇宙第一大国,大国不要和小国斗嘴,多点包容。
희안한게 러시아, 미국, 캐나다, 호주 친구들은 절대로 땅크기 자랑은 안하던데? ㅋㅋㅋㅋ 유독 중국은 땅크기에 집착하네? 왜 그럴까?
如果SOTA只算OPUS 5-5,各位现在日常用的token里,SOTA还剩百分之几?刚才有朋友问我对OPUS的评价,结果我发现我日常使用的token里,OPUS只剩3%左右了(过去一周算)。
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再来复读一遍,这个价格是合理的。 Kimi K3.1 Pro是一个2.8T 超过100B激活层的Pro模型。 DS 4.1 F 1017 是一个550B Decode 激活层 16B, prefill激活层除最后128 token以外 8B的小模型。 光是统计数据就是6倍~12倍差距,再结合上大模型的serving困难程度,Kimi的缺卡,以及DeepSeek的infra优势,有10倍左右的价格差异是非常正常的。
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我怀疑梁文锋根本没打算跟其他国产模型公司玩同一场游戏。 Kimi K3.1 Pro 最新定价,相较 K3 已经降价: 输入 $2、输出 $10、缓存命中 $0.2、缓存写入 $2。 单位都是每百万 Token,价格取近似值。 再看 DeepSeek V4.1 Flash 1017: 输入 $0.15~0.30 输出 $0.60~1.20 缓存命中 $0.003~0.006 分别是闲时到峰时的价格, 光缓存命中,闲时就便宜了约 67 倍。。。 虽然 Pro 和 Flash 不算同档模型,但这种价格差距太夸张了。 DeepSeek 到底想把大模型 API 的价格压到什么程度??
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我还是之前那个观点,拼算力,国内公司是不可能和Gemini,Claude,GPT硬搞的。在明知自己算力不足的情况下(甚至不如国内友商),还搞一个激活层100B的模型出来,多少有点不明智。 我觉得轻量的Flash模型更适合中国公司,用Flash模型证明自己在模型结构上的先进性,其实结合Search来补足世界知识的不足,就已经可以有很好的效果了。 等小大模型跑的差不多,再拓展数据规模,去争夺所谓的sota,会有更好的结果。 当然,敢于拼,敢于去抢夺sota的称号,不管咋说也得给个赞。
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你模型水平咋样,到底是好是坏,推友们自己测测就一清二楚了。你模型水平好,性价比又高的话,你都不用太宣传,推友们绝对会自发的介绍最好用最划算的模型。 你找一堆水军、强迫一堆大V 去吹分数,跟 Opus 5.5 碰瓷,这叫自掘坟墓。人家 Opus 5.5 那水平那口碑是真刀真枪赶出来的,你碰瓷的不是 Anthropic,碰瓷的是广大推友们的真实测评。 不尊重社区、不尊重 X 上推友们的智商和水平,后果就是把遮羞布扒的啥都不是。现在不仅商单要求被公布,实际水平也被测出来还不如 DeepSeek v4.1 flash。 哪怕你水平不如 Opus,也没啥事。你可以性价比高。但是你忽悠大家想卖高价,那就是求锤得锤。
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我还是之前那个观点,拼算力,国内公司是不可能和Gemini,Claude,GPT硬搞的。在明知自己算力不足的情况下(甚至不如国内友商),还搞一个激活层100B的模型出来,多少有点不明智。 我觉得轻量的Flash模型更适合中国公司,用Flash模型证明自己在模型结构上的先进性,其实结合Search来补足世界知识的不足,就已经可以有很好的效果了。 等小大模型跑的差不多,再拓展数据规模,去争夺所谓的sota,会有更好的结果。 当然,敢于拼,敢于去抢夺sota的称号,不管咋说也得给个赞。
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你模型水平咋样,到底是好是坏,推友们自己测测就一清二楚了。你模型水平好,性价比又高的话,你都不用太宣传,推友们绝对会自发的介绍最好用最划算的模型。 你找一堆水军、强迫一堆大V 去吹分数,跟 Opus 5.5 碰瓷,这叫自掘坟墓。人家 Opus 5.5 那水平那口碑是真刀真枪赶出来的,你碰瓷的不是 Anthropic,碰瓷的是广大推友们的真实测评。 不尊重社区、不尊重 X 上推友们的智商和水平,后果就是把遮羞布扒的啥都不是。现在不仅商单要求被公布,实际水平也被测出来还不如 DeepSeek v4.1 flash。 哪怕你水平不如 Opus,也没啥事。你可以性价比高。但是你忽悠大家想卖高价,那就是求锤得锤。
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首先做卡的公司也很多,从前面比较高调的壁仞,摩尔,华为百度阿里都有自己的产品。 卡毕竟重资产,你想让中国现在搞一个超级创业公司出来搞这个,资本市场也撑不住的。 其次,虽然都叫训模型,其实各家的偏好都挺不一样的,其实各家的选择也千差万别,应用市场也百花齐放,除开挂个名头蹭流量的,其实还好。
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首先做卡的公司也很多,从前面比较高调的壁仞,摩尔,华为百度阿里都有自己的产品。 卡毕竟重资产,你想让中国现在搞一个超级创业公司出来搞这个,资本市场也撑不住的。 其次,虽然都叫训模型,其实各家的偏好都挺不一样的,其实各家的选择也千差万别,应用市场也百花齐放,除开挂个名头蹭流量的,其实还好。
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说到底都是成本的问题,和定价模型关系不大。 Kimi为什么贵?因为这是一个2.8T的Pro模型,激活层超过100B。 DeepSeek 4.1F为什么便宜? 因为这是一个激活层小到16B,甚至Prefill时,除了最后128token的所有部分,只需要8B的激活层,整体模型尺寸也不过550B。 MaaS的极限,基本上就是把机器的计算性能完全发挥出来,也就是说极限情况下,Kimi的Token成本就不止DeepSeek六倍。结合DeepSeek的Infra优势,真实成本差异超过十倍。
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很奇怪的是, Kimi有订阅套餐,我觉得贵 但Deepseek没coding plan只能用Api,我也觉得便宜 为什么会有这种感官差异呢?
日本人的装傻真有一手。不管是放火的日本人,还是邀请的蒙古人,在中国看来,都是在家门口放火的罪人。 现在原告是中国,管你日本蒙古,你们是联合被告。在别人家门口放火,害得别人花费这么多人力防止火烧到自己家里,居然还能够各种指责中国?? 真的是脸都不要了。
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KDDIからもモンゴルにおける草原火災のお詫びが出た。経緯も詳細に説明していて、Mobicom Corporationの社員は国境港湾局の要請でヌムルグ自然保護区を訪問したとのことで、要するにモンゴル政府の要請で訪問したわけだ。
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