【DeepSeek居然弄出个第六弹】DeepSeek发布了《V3/R1 推理系统概览》股票哪里加杠杆，不光全面揭晓推理系统背后的关键秘密，还把自己的成本和利润率都公布了。

DeepSeek每天服务的总成本为8.7美元，合人民币约63万，如果所有Token都以R1的价格计费，每天理论总收入可达56.2万美元，合人民币409万，利润率高达到545%，相当于每日净赚47.5万美元，合人民币约346万。

但实际收入并没有那么高，由于V3的定价低于R1，网页端和应用程序免费，非高峰时段还有夜间折扣，所以实际收入会少一些。

但有一说一，400%的利润率，也非常高了，那DeepSeek是如何实现的呢？哎，就是它前五天公布的开源技术。

比如DeepEP，可以增大批处理尺寸（batch size）、将通信延迟隐藏在计算之后、执行负载均衡。

DeepSeek还开发了专家并行负载均衡器，把一些天然的高负载专家模块计算量，并行分布到低负载GPU上，确保所有GPU上的任务分配接收量总和最小化。

DeepSeek还采用了削峰填谷模式：白天高峰时段跨所有节点部署推理服务，夜间负载没那么高时，就把部分计算资源分配给研究和训练，等于一边磨刀一边赚钱，可以讲把成本给压缩到了极致。

服务方面，V3和R1模型均使用H800 GPU，数据精度跟训练一致，确保最佳的使用体验。

DeepSeek等于是把自己给脱了个精光：所有的模型理论、技术模块、框架结构、优化算法，全部开源，并发论文详细解释。

现在把成本和利润也全部公开了，甚至连成本控制方法都公开了，手把手的教全世界股票哪里加杠杆，怎么才能做出低成本大模型来，如何才能使利润最大化，我就问你，谁才是真正的open AI？还有比DeepSeek更open的AI吗？