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“只要有心，谁都可以做一份美味的菜包饭。”王献荃说，这道滋养了定安古城上百年的美食，有着独特的文化内涵，体现着定安人自古以来勤劳、乐观的精神。所以说，传承定安菜包饭，并不是单单传承制作的技艺，更重要的是传承一种文化，一种独属于定安的精神。

先看 CPU ，麒麟 9010 单核 1356 分、多核 3907 分，这个成绩和之前的火龙 888 差不多（ 单核 1514 、多核 3975 ，数据来自极客湾 ），跟骁龙 8 至尊版的单核 3056 分、多核 9345 分肯定没法比。，湖记：詹姆斯赛后吃饭得知交易！正在消化！

季后赛：他出战50场比赛，全部首发，场均上场39.0分钟，贡献30.9分、9.4个篮板、8.0次助攻、1.7次抢断和0.5次盖帽。投篮命中率46.2%，三分球命中率34.7%，罚球命中率72.0%，有效投篮命中率53.2%。

DeepSeek 并没有“用 600 万美元做到美国 AI 公司花费数十亿美元才能实现的事情”。以 Anthropic 为例，Claude 3.5 Sonnet 是一个中等规模的模型，训练成本达 数千万美元，远不是数十亿美元级别。 并且，Claude 3.5 Sonnet 训练于 9-12 个月前，而 DeepSeek 的模型训练于 2023 年 11 月至 12 月，即便如此，Claude 3.5 Sonnet 在多个关键评估中仍明显领先。 DeepSeek 的训练成本并未突破行业趋势。如果成本曲线下降的历史趋势是每年约 4 倍，那么按照正常业务发展——即 2023 年和 2024 年的成本下降趋势——我们现在应该会看到一个比 3.5 Sonnet/GPT-4 便宜 3 到 4 倍的模型。 然而，DeepSeek-V3 的性能比这些美国前沿模型差一些——假设在扩展曲线上差约 2 倍，这已经是对 DeepSeek-V3 相当慷慨的估计了——这意味着，如果 DeepSeek-V3 的训练成本比一年前开发的美国当前模型低约 8 倍，那其实完全符合正常趋势。 我虽不便给出确切数字，但从前面的分析可以看出，即使接受 DeepSeek 的训练成本数据，他们也只是处于趋势线上，甚至可能还未完全达到。 比如，这比原始 GPT-4 到 Claude 3.5 Sonnet 的推理价格差异（10 倍）要小，而且 3.5 Sonnet 本身也是一个比 GPT-4 更好的模型。这些都表明，DeepSeek-V3 并非独特的突破，也没有从根本上改变 LLM 的经济性，它只是持续成本降低曲线上一个预期的点。 不同的是，这次第一个展示预期成本降低的公司是中国的，这在以往从未有过，具有重大的地缘政治意义。不过，美国公司很快也会跟上这一趋势——他们不会通过抄袭 DeepSeek 来实现成本降低，而是因为他们自身也在沿着常规的成本降低趋势发展。 DeepSeek 不是第一个实现成本优化的公司，但它是第一个来自中国的公司。这一点在地缘政治上意义重大。但同样，美国 AI 公司也会很快跟进——并不是通过抄袭 DeepSeek，而是因为它们本就沿着同样的技术路线前进。

此前马斯克等科技大佬已经公开质疑过如何承担建造“星际之门”的巨额成本。在DeepSeek高性能低成本开源模型的影响下，美国AI产业界和华尔街投资者对OpenAI等其他美国AI开发商的大手笔支出策略更是疑窦丛生。

OpenAI成立于2015年的公司，最初曾表示只要符合公众利益，就会发布其AI模型和研究。但随着ChatGPT的爆火和百亿美元的资本流入，公司不再开源模型，理由是“担心竞争压力和分享过多信息”。

纳德拉称，DeepSeek“有一些真的创新”，AI成本下降是趋势，尺度定律（Scaling Law）在预训练和推理时间计算中不断积累。在推理方面，通常每一代硬件的性价比提高2倍以上，每一代模型的性价比提高10倍以上。