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【C哥日课】算力受限,国产模型为何越做越大?

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【本期主题】 DeepSeek V4 Pro 1.6万亿、Qwen3.8-Max 2.4万亿、Kimi K3 2.8万亿集体跨进万亿参数时代,OpenAI战略主管承认绝非蒸馏可得,算法MoE范式革命+超节点算力基建+数据指数提升+研发平台自动化四大逻辑咬合,中国大模型从偶尔爆款进入持续生产前沿模型阶段 【核心看点】 中美AI竞争越来越像爽文小说,国产模型密集进入全球前沿区间是开了挂还是真有核心东西?

DeepSeek V4 Pro性能暴涨推理算力反而降四分之三,MoE混合专家模型到底怎么做到的?

上百位专科医生的大医院不用全部会诊,MoE让庞大知识容量配经济计算成本的秘密在哪?

专家越多通信压力越大排长队等最慢的卡,MoE的致命瓶颈怎么被超节点解决的?

WAIC至少八家国内厂商展出超节点方案,把计算变稀疏和把连接变致密怎么咬合?

以前参数做大未必划算,国产路由集群调度低精度训练故障恢复同时成熟后为什么突然成了好生意?

Kimi K3扩展效率比K2提高2.5倍,同样加一个参数获得2.5倍性能提升怎么做到的?

DeepSeek V4预训练数据超32万亿token,LongCat 2.0超30万亿,数据短板抹平意味着什么?

美团从千卡到5万张国产加速卡,LongCat 2.0纯国产集群零英伟达训练利用率提升1.5倍?

模型开始参与下一代模型研发,Kimi K3用早期预览版做算子优化,左脚踩右脚飞升有多恐怖?

【主播】 软件和人工智能专家,程序员,已申请数十项技术专利。连续创业者,历任多家公司 CTO,AI 畅销书《DeepSeek 全场景指南》《学会提问,驾驭 AI:提示词从入门到精通》《玩转 Skill》作者,C 哥的 AI 成长圈主理人,帮众多企业和个人落地 AI。

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