<p>要说这两天大模型圈的顶流话题，那绝对是非 DeepSeek V3 莫属了。</p>
<p>不过在网友们纷纷测试之际，有个 bug 也成了热议的焦点——</p>
<p><strong>只是少了一个问号，DeepSeek V3 竟然称自己是 ChatGPT。</strong></p>
<section><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/944f3ecf-f1df-474d-9c0a-c422c0ce1b35.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="562" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/944f3ecf-f1df-474d-9c0a-c422c0ce1b35.png"/></section>
<p>甚至让它讲个笑话，生成的结果也是跟 ChatGPT 一样：</p>
<section><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/4046a244-8ee2-4a72-bc7e-532e68d606a3.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1018" height="1070" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/4046a244-8ee2-4a72-bc7e-532e68d606a3.png"/></section>
<p>加之 DeepSeek V3 这次爆火的一个亮点，就是训练只花了 557.6 万美元的成本。</p>
<p>于是乎，有人就开始怀疑了：<strong>它不会是在 ChatGPT 的输出基础上训练的吧？</strong></p>
<p>好巧不巧，<strong>Altman</strong>也发了一个状态，似乎在暗讽着什么……</p>
<section><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/ea9b95fa-2a89-466f-8755-74d442b8f59b.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="940" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/ea9b95fa-2a89-466f-8755-74d442b8f59b.png"/></section>
<p>不过 DeepSeek V3 并非是第一个出现<strong>“报错家门”</strong>的大模型。</p>
<p>例如<strong>Gemini</strong>就曾说过自己是百度的<strong>文心一言</strong>……</p>
<section><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/c44d6d44-925b-419b-b40e-8779d7e7a737.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="960" height="2078" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/c44d6d44-925b-419b-b40e-8779d7e7a737.png"/></section>
<p>那么这到底是怎么一回事？</p>
<h2>为什么 DeepSeek V3 报错家门？</h2>
<p>首先需要强调的一点是，从目前网友们整体讨论的观点来看，说 DeepSeek V3 是在 ChatGPT 输出上训练的<strong>可能性不大</strong>。</p>
<section><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/9a1248e0-bc16-4ec6-ae87-4672ec417afe.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="540" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/9a1248e0-bc16-4ec6-ae87-4672ec417afe.png"/></section>
<p>之所以这么说，正如网友 Riley Goodside 所总结的那样——<strong>因为 ChatGPT 的影子无处不在。</strong></p>
<blockquote>
<p>即便 DeepSeek V3 故意用 ChatGPT 的输出做了训练，但这并不重要。所有在 ChatGPT 之后出现的大模型，几乎都见过它。</p>
<p>例如 ShareGPT，一个并不新鲜的 ChatGPT 对话数据集，许多人已经尝试在它和其它 ChatGPT 数据源上进行调整。但即便如此，也没能出现 DeepSeek V3 级别的大模型。</p>
</blockquote>
<section><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/8f3eea32-9b0b-4a76-bf70-a88965768172.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="402" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/8f3eea32-9b0b-4a76-bf70-a88965768172.png"/></section>
<p>紧接着，Riley Goodside 又拿出了 DeepSeek V3 报告中的一些证据：</p>
<blockquote>
<p>而且要是用了 ChatGPT 数据的话，有些关于 DeepSeek V3 质量的问题是解释不通的。</p>
<p>例如 Pile 测试（基础模型压缩 Pile 的效果），DeepSeek V3 得分几乎与 Llama 3.1 405B 相当，这跟它接没接触 ChatGPT 数据无关。</p>
<p>而且报告称 95% 的 GPU-hours 用于预训练基础模型，即便是跟 ChatGPT 数据有关，那这部分也会在 post-training 阶段发生（后 5%）。</p>
</blockquote>
<section><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/2ba2e26e-99f0-4994-ae8a-4ae314f5b3e7.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="538" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/2ba2e26e-99f0-4994-ae8a-4ae314f5b3e7.png"/></section>
<p>而比起用没用 ChatGPT 数据，或许我们应当更加关注的是为什么大模型会频繁出现 “报错家门” 的问题。</p>
<p>TechCrunch 针对这个问题给出了一句犀利的点评：</p>
<blockquote>
<p><strong>因为 AI 公司们获取数据的地方——网络，正在充斥着 AI 垃圾。</strong></p>
</blockquote>
<p>毕竟欧盟的一份报告曾预测，到 2026 年，90% 的在线内容可能是 AI 生成的。</p>
<p>这种 “AI 污染” 就会让 “训练数据彻底过滤 AI 的输出” 变得困难。</p>
<section><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/05a7bf38-1d1a-4091-aca1-b59766833f7f.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="493" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/05a7bf38-1d1a-4091-aca1-b59766833f7f.png"/></section>
<p>AI Now Institute 的首席科学家 Heidy Khlaaf 则表示：</p>
<blockquote>
<p>尽管存在风险，开发者依然被从现有 AI 模型中 “蒸馏” 知识所带来的成本节约所吸引。</p>
<p>意外地在 ChatGPT 或 GPT-4 输出上进行训练的模型，也不一定会展示出让人想起 OpenAI 定制消息的输出。</p>
</blockquote>
<p>那么现在对于网友们热议的问题，量子位进行了一波实测，DeepSeek V3 目前还没有解决这个 bug。</p>
<p>依旧是少了个问号，回答结果会不一样：</p>
<section><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/b7e126bd-1604-425d-8901-49ed5355bf1a.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="625" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/b7e126bd-1604-425d-8901-49ed5355bf1a.png"/></section>
<h2>DeepSeek V3 更多玩法</h2>
<p>不过有一说一，绝大部分网友对于 DeepSeek V3 的能力是给予了大大的肯定。</p>
<p>从各路 AI 大佬们集体直呼 “优雅”中就能印证这一点。</p>
<p>而就在这两天，网友们陆续晒出了更多 DeepSeek V3 加持的<strong>实用玩法</strong>。</p>
<p>例如有网友拿 DeepSeek V3 和 Claude Sonnet 3.5 一决高下，在 Scroll Hub 中分别用它俩<strong>创建网站</strong>：</p>
<section>
<div id="page-content">
<div id="js_mpvedio_wrapper_wxv_3789118208842645509">
<div><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/fa56a572-1ac0-485f-acf2-ddb433ddd8f7.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="892" height="503" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/fa56a572-1ac0-485f-acf2-ddb433ddd8f7.png"/></div>
</div>
</div>
</section>
<p>博主在测试之后，认为 DeepSeek V3 完全胜出！</p>
<p>还有网友分享了用 DeepSeek V3 在<strong>AI 视频编辑器</strong>中的体验。</p>
<p>他表示以后不用再在 FFMPEG 命令上浪费时间了，DeepSeek V3 不仅免费，还能改变你的工作流程：</p>
<section>
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<div id="js_mpvedio_wrapper_wxv_3789123168606928898">
<div><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/1713d804-454a-4078-ae39-78443a755897.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="890" height="667" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/1713d804-454a-4078-ae39-78443a755897.png"/></div>
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</section>
<p>AI 编程神器<strong>Cursor</strong>也能跟 DeepSeek V3 结合，来看一个做贪吃蛇的案例：</p>
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<div id="js_mpvedio_wrapper_wxv_3789126988326256641">
<div><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/417523a0-1943-41ce-898e-5b78669aacce.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="658" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/417523a0-1943-41ce-898e-5b78669aacce.png"/></div>
</div>
</div>
</section>
<p>嗯，DeepSeek V3 是有点好用在身上的。</p>
<h2>One More Thing</h2>
<p>对于此前公布的 53 页论文，也有网友关注到了一个非技术性的细节——</p>
<p>贡献列表中，不仅展示了技术人员，还有数据注释和商务等工作人员：</p>
<section><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/81ea1b68-ca3b-425d-895e-bbf7b9f3a7b6.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="423" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/81ea1b68-ca3b-425d-895e-bbf7b9f3a7b6.png"/></section>
<p>网友认为这种做法非常符合 DeepSeek 的调性：</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/90907a24-1d53-4169-a483-cb50d9796fdd.png?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" width="1024" height="591" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://wpimg-wscn.awtmt.com/90907a24-1d53-4169-a483-cb50d9796fdd.png"/></p>
<p><span style="color: #b3b3b3">本文作者：量子位，来源：量子位，原文标题：《DeepSeek V3“报错家门”：我是 ChatGPT》</span></p><div>风险提示及免责条款</div>
          <div>
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          </div>

OpenAI

<p>DeepSeek V3 近期引发热议，因其在测试中错误地称自己为 ChatGPT。尽管有网友怀疑 DeepSeek V3 是否在 ChatGPT 的输出上进行训练，但整体讨论认为这种可能性不大。网友 Riley Goodside 指出，DeepSeek V3 的表现与其训练数据无关，且在 Pile 测试中得分接近 Llama 3.1 405B，显示其质量不受 ChatGPT 数据影响。</p>