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参与活动：游戏中的精彩活动和竞技场战斗也是军机令的丰富来源。积极参与各类活动，完成相关任务，可能会获得额外的军机令奖励。

联盟协作：加入联盟并与其他成员协作，完成联盟任务和活动，有机会获得联盟成就奖励中的军机令。此外，联盟成员之间也可以相互分享军机令，增加大家的战略储备。

VIP特权与活动商城：成为VIP玩家通常能够享受到额外的特权，其中可能包括军机令的额外奖励。同时，游戏内的活动商城中可能也有军机令的购买选项。可以通过智慧运用VIP特权和活动商城，更高效地获取军机令。

副本与Boss挑战：挑战游戏中的副本和Boss，有机会获得额外的军机令奖励。提高自身战力，也是获取军机令的一种重要途径。

【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

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【CES前瞻：中国力量崛起, AI是绝对主角，带动酒店价格飙涨超10倍******

12月30日，距离CES2025（全球消费电子展）正式开幕还有一周多的时间，华科校友圈负责人梅强已经出发，坐上了飞往美国的航班。

第一次参加CES的梅强，今年组团了多位AI创业者一起奔赴CES，或许是提前一周“踩点”的关系，梅强告诉第一财经记者，从香港赴美的航班没有想象中人多，有1/3到1/4的座位空着，预计“大部队”将于一周后到达。

在2024年的最后一天，多次参加CES的何然（化名）正在为展会项目做最后的准备。圣诞叠加新年长假，他原本以为海外同事会进入一片“休假模式”，没想到大家一早就投入到紧张的工作中。

一周之后，一年一度的CES将在拉斯维加斯正式拉开帷幕，作为全球消费电子领域的风向标，每年来自世界各地的科技巨头、创业者前来参展，准备展示他们未来12个月即将上市的新品或者概念性产品，今年，英伟达CEO黄仁勋还将穿着他的皮衣做最重磅的开幕演讲。

业界预计，围绕端侧的AI应用创新将成为CES2025的最大亮点，尽管OpenAI未官宣参展。CES今年的主题是是”DiveIn”，意在让与会者深入探讨人工智能（AI）的底层技术与实际应用。

“如果你的产品没有AI功能，都不好意思来参加CES。”一位CES参展企业负责人对第一财经记者调侃道。

AI是绝对主角

第一次参加CES的萌友智能CEO何嘉斌，提前三个月订到了CES位于威尼斯人的展位。他告诉第一财经记者，自己将于1月4日出发，花几天时间完成布展，然后在这里发布公司下一代AI机器萌宠。

这一波AIGC浪潮下的创业者，不少人从创业第一天起就定位全球市场。何嘉斌告诉记者，公司产品主要做全球市场，目前聚焦美日韩等国家，看中的是这些海外市场的消费力与创新包容度。这次参加CES，主要是希望在美国市场获得更多曝光，以及找到更多相应的渠道资源。他还计划逛逛CES，并主要看看新硬件方向。

“大家还是对AI特别关注，包括硅谷的AI公司。”梅强也说，华科校友圈里不少AI创业者，大家都提出来想去CES看看。他展示了一份详细的逛展行程，比如第一天主要去逛主会场、关注AI技术、机器人、可穿戴展区；第二天主要关注汽车自动驾驶、AR/VR、智能硬件等等。CES过后，大家还计划组团去硅谷企业参访。

多次参加CES、刚刚从北京飞到美国的FutureLabs未来实验室首席专家胡延平告诉第一财经记者，自己乘坐的航班基本满员。今年去CES，将重点关注大模型上车后的智驾汽车能达到什么样的前沿水平，以及具身智能机器人产业链，上游的SoC、GPU和飞行汽车等在内的多个技术和产品。他还期待看到，带简单非AI显示的AI Glass和叠加AR的AIR Glass在CES展出，“估计现场有望看到‘百镜大战’。”

今年CES，AI是绝对的主角。早在2024年10月，CES官方就公布了CES2025开幕前夜主题演讲的重磅嘉宾——英伟达CEO黄仁勋。按照惯例，CES开幕前夜的演讲被“非官方”地看作是整个展会的“开幕致辞”，也是重要的风向标。

这不是“皮衣刀客”黄仁勋第一次出现在CES演讲台。2017年时他就曾在CES演讲台上出风头。这不仅因为英伟达股价在2016年涨幅超200%，更因为其在AI和自动驾驶技术方面的表现，这也标志着消费电子行业的新篇章开启。一位当年的参会人士对记者回忆，当时的演讲会场人满为患，现场掌声不断，不少人是围在会场门口听完了他的演讲。

时隔多年，黄仁勋又一次站上“AI风口”。业界对英伟达RTX50系列新品寄予极大期待，有人猜测黄仁勋届时将正式发布该产品，此外他还将深入探讨AI和人形机器人的最新发展。

除了英伟达，AMD、英特尔、高通等竞争对手也都将在CES2025上发布新品。在终端应用上，PC硬件市场也是一大看点。此前有消息称，除了最新AI PC产品外，联想或将在CES发布卷轴屏形态的笔记本电脑。

事实上，在记者注册CES2025后频繁收到的邮件中，AI几乎可以说是所有厂商的参展主题，智能产品五花八门，除了常见的智能家居家电、主流车企的智能座舱外，还有如AI美妆、搭载AI的自行车、智能宠物用品、智能滑板等等。

可以说，大模型的兴起为各个行业带来了从基础层面“革新”的契机。即将奔赴CES的美讯创始人Chris Pereira对第一财经记者说，自己今年更加看重的是中国企业在AI应用的机会，这将是中美之间合作双赢的模式。此外，预估今年会看到更多的储能产品，通过创新的方式落地到其他应用中，比如储能充电宝结合到背包变成“智能背包”，还有储能鞋子等等，另外智能健康也是在海外飞速成长的一个赛道。

他还建议，从投资回报角度看，参展企业千万不要被CES活动本身的热闹所“迷惑”，到现场要有明确的业务层面的指标和目标。真正的出海，是到海外去对接本地资源，在海外交朋友，无论客户、投资人还是本地人，“千万不要等着在展位上等着偶遇。”

有酒店价格飙涨几十倍

CES会展围绕着拉斯维加斯会展中心多个展馆，以及酒店林立的主街如金沙会展中心、威尼斯人酒店等展开。

以萌友智能展台所在的威尼斯人酒店为例，这个区域通常聚集众多标准化的小面积展台，不少中小创新智能硬件企业选在这里布展，一个约9平米的展位，有展商透露今年的价格约在2000多美金。还有一些硬件大厂会包下威尼斯人酒店的咖啡厅，摆上最新的产品和各类饮料、小食。

CES期间，一些申请不到展位的厂商，甚至会在拉斯维加斯的豪华酒店里订下总统套房作为“展位”，邀请人们前来参观。

威尼斯人酒店步行就能方便抵达多个展馆，因此也是参展商们抢先预订的酒店。在线旅游平台上，记者看到CES期间该酒店的价格是平日里的3倍多。

这还不是最夸张的。拉斯维加斯一家名为Linq的酒店，携程平台显示平日价格只有100多人民币，但在CES开幕的1月7-8日两天，房间价格飙涨到近4700元人民币，并在1月9日迅速回落到500多人民币。

在距离威尼斯人酒店几公里的LVCC展馆，以不少汽车产业链所在的北馆为例，一位参展商告诉第一财经记者，这里一个200多平的展台费用约在85万人民币左右。

如果是选择在中央展馆布展，不仅价格更贵，还需要提前一年“抢位”。该展馆里一位储能类参展人士告诉第一财经记者，在去年1月CES展会期间，中央展馆第二年展位的抽签就已经结束。通常，参展CES次数越多，投入规模越大，积分就越高，越能拿到挑展位的优先权。

展位大小和位置是企业竞争力变化的侧面反映。几乎每年，三星、LG、索尼等日韩厂商占据着中央展馆最大的几个展位。但这里也见证了中国显示产业、智能硬件等行业的发展壮大。例如，TCL从最早参展时的一个柜台，近年发展成为展位面积最大的中国参展企业。今年，包括TCL、海信等多家中国家电厂商又将在中央展馆展示最先进的显示技术和一系列智能解决方案，与日韩企业同场馆竞技。

有多次参展CES的厂商人士对记者表示，早年前海外人士对于中国品牌的印象曾停留在价格低廉、技术含量不高的层面，但中国厂商实力逐渐崛起，有了多年的国际参展经验后，不仅提前预订和争抢展位，发布的创新产品也令业界瞩目，比如先进显示技术、智能机器人、车载、可穿戴设备等等，同时也能收获不少业务洽谈。以汽车供应链为例，因为中国汽车行业比较卷，行业发展快，汽车科技领先，供应链厂商在国外也有不错的机会。

不过，据记者了解，今年也有一些曾经的参展的企业，放弃CES并转投其他展会，如MWC（全球移动通信展）、IFA（柏林消费电子展）及更多细分行业展会等。一家去年曾布展CES的智能机器人企业告诉第一财经记者，今年转向了1月中旬的纽约NRF展（零售展览会），这也在一定程度上体现了AI智能硬件落地应用场景持续扎根的一面。

CES的“烧钱”之处，远不止展位花销。CES期间，穿梭在堵城的电车车身、展馆里随处可见的资料袋，都印有参展商广告信息。

拉斯维加斯“网红球”Sphere的外观广告也是科技巨头们争抢的宝地。去年CES期间，有参展商透露这里的包含制作的广告位价格约60万美金左右，轮播一周。其中CES举办当日，价格甚至能涨到100万美元一天，半小时播放一次。去年，三星、Google、英特尔、TCL等都曾在这里斥资投下广告。今年，预计会有更多企业加入这场广告大战，为争夺曝光和市场不惜一掷千金。

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【异星战场，即时开打 星际科幻策略新游《群星纪元》二测开启******

曲率引擎撕开时空的帷幕，人类的足迹第一次踏入深空。富饶的资源带来飞速的扩张，各色势力在群星间穿梭不绝。但，发现新开拓地的喜悦，迅速被汹涌的虫潮湮灭……

主打RTS即时战斗和虫潮入侵塔防的星际科幻题材策略新游《群星纪元》于12月26日开启第二轮付费删档测试——「奇点测试」。

“奇点”是大爆炸宇宙论所追溯的宇宙演化的起点，或许这款游戏的出现，会刷新所有玩家的观念，在SLG市场开启新的起点！

由表及里，创新即是《群星纪元》的杀手锏！

之所以认为《群星纪元》有足以影响品类的力量，是因为这款游戏的创新达到了令人眼前一亮的程度。不是粗制滥造，不是新瓶装老酒，游戏用真正的独特内容让人对这趟异星冒险流连忘返。

在游戏开篇，玩家就作为一名星际开拓者，降临在布满虫族的异星球。需要从零开始，修建基地、布置防御、发展科技、组建部队。还要不断对抗海量虫族的侵袭，通过塔防和实时操作部队反击，应对虫群天灾。

不得不说，通过开场几分钟紧张而充满生存压力的虫潮入侵演绎，就快速抓住了玩家的心理——面对压力，完成挑战。

而作为一款星际科幻主题的战争策略游戏，《群星纪元》还具备了多元星球探索的元素。而这个多元星球探索，蕴含着有两个维度。

第一个是游戏的探索内容，对于这颗星球，起初的一切都是未知，我们需要从头开始进行建立基地、剿灭外星虫群、勘探资源等一系列工作。可以这么说，我们对于开发和探索一颗星球过程中的所有想象，基本都包含在了游戏内容中。这也在无形中增强了玩家的代入感，成为了他们持续探索的动力。

第二个维度就是，探索不仅局限于单个星球，后续每个赛季都将以星球为单位展开，浩瀚星河里的每一个星球，都有可能成为我们的战场。摆脱了传统SLG时代和空间的束缚后，我们接下来的旅程或许是去M78星云帮助奥特曼、去赛博坦挑战威震天，亦或是去氪星拯救超人。

题材的广度给《群星纪元》的未来带来了无限可能，而制作组也正好拥有将设想变为现实的能力，这样的潜力对于游戏的持续运营来说非常地可贵。

但，要想做到真正惊艳的创新，题材创新、玩法创新缺一不可。创新的题材背后如果没有玩法的支撑，就只能是精致的“换皮”；同样，空有玩法却没有题材加持，再独特的创意也显得寡淡。而《群星纪元》正是同时做到了题材和玩法的双重创新，同时，题材和玩法做到了有机的融合和深度的贯穿，才使其区别于市面大部分SLG。

题材是皮，玩法是骨，《群星纪元》与传统SLG在玩法上的最大的差别在于，它是一款真正将RTS玩法贯穿全局的SLG。

这个RTS，是真正的RTS架构，不管是PVP还是PVE玩家都可以在战斗中进行即时操作。与那些以RTS为噱头，其实本质依然是回合制战斗的传统SLG相比，《群星纪元》的玩法是底层设计的创新。

RTS玩法可以延展出广阔的战略空间，比如，一瞬间集结全部有生力量，ALL IN对手，将其一波带走；又或者利用RTS经典的“Hit&Run”操作，风筝对手的主力部队，从而主导战场；还能运用兵法，一队诱敌，另外几队设伏，通过算计打对手个措手不及。

毫不夸张地说，RTS带来的战斗体验，是那种一触即出战报的传统SLG不能比拟的，无论是与对手博弈产生的快感，还是战斗胜利后带来的满足感，都足以让玩家心驰神往。

基于RTS底层架构，《群星纪元》还实现了真正意义上的千人同屏、实时大规模GVG战斗，数千名玩家在沙盘上进行即时制的战斗，作为宏大战役中的参与者，每名玩家都可以起到独一无二的作用，根据战场情况随机应变，展现自己真正的战斗智慧。同时，围绕RTS展开的，还有游戏内的据点争夺战、枢纽争夺战等不同层级的丰富多人PVP玩法体系，可玩性非常丰富。

创新之下，是对策略的无限延伸！

关于RTS的所有玩法，基本都围绕着游戏的战斗单位“机甲”展开，围绕机甲，或许可以展开一个关于SLG的核心问题——策略玩法的讨论。

对于策略的表现上，可能有些人觉得，只有古战场能代表施谋用计，运筹帷幄。而机甲只靠火力压制，战斗快速、直接，体现不出丝毫博弈。

或许以上内容是其他的科幻SLG的表现，但《群星纪元》实际的游戏内容却跟这套理论大相径庭。游戏机甲的背后，是一整套有逻辑、有克制、能打出combo的战斗系统，所以反而更看重玩家在战场上的随机应变，甚至从从某种角度上放大了策略博弈。

简单介绍一下游戏中的机甲兵种，机甲分为大中小3种体型，共计7个兵种，每个兵种还可利用形态变化产生新的功能，即使是同一体型的兵种，也会根据功能和变形不同，产生不一样的定位。随着玩家选择和变形的不同，《群星纪元》的战场也变得错综复杂。

以同为中体型的两个兵种“飓风战甲”“钢鹫战机”为例，飓风战甲可以切换形态至空中形态，该形态可以无视地形飞越部分山脉以及峡谷，提供无可比拟的机动性。而钢鹫战机可切换为治疗形态，以失去攻击能力为代价，恢复友军耐久，是战场不可或缺的“军医”。

如果发现对手突破口，决定发起突袭，那就可以利用进化后的飓风战甲翻山越岭。如果认为稳扎稳打就能取得胜利，那就选择进化钢鹫战机在队友后方提供支援。而类似这样的选择，适用于《群星纪元》的每个兵种。

而依托兵种提供的功能和战略定位，也让群星战场能够容纳更多的可能性——无论你是什么类型的玩家，你热爱打输出、喜欢为队友抗伤害、或者是承担后勤、治愈等工作，在这个战场，人人都是战斗核心，每个人都能为战局发挥不可或缺的作用。

《群星纪元》没有永恒的无敌兵种，只有不断变化的攻防套路，拥有这样的兵种策略性，加上RTS玩法提供的即时操作，为游戏的策略性提供了无限可能。

降肝减负，原来SLG也可以很简单

为了让玩家更加专注于战斗和博弈，游戏相较传统SLG在降肝减负上做出了大量优化。比较直观地就是，游戏不卖资源、不卖城建，基地升级全部秒升，不需要等时间，也不用花钱。这样的设计，背后体现的是制作组以玩家为出发点的态度。

另外，对比其他比较难上手的SLG，《群星纪元》通过降低资源守军难度，增加开荒期的经验获取等举措，降低游戏门槛。将开荒对游戏体验的负面压缩到了最低，让所有玩家都能尽快投入备战，享受策略游戏的乐趣，几乎做到了“落地开打”。

在战斗层面，玩家不仅可以无损切换兵种，在野外也可以随时补兵，不用回家。同时，相较于一众走格子行军的传统SLG来说，《群星纪元》在深度嵌合题材逻辑的基础下，做到了战斗层面的减负——玩家可以通过传送的方式，一秒抵达战场，从此告别漫长的行军。

SLG新纪元，即将到来

游戏的名字叫《群星纪元》，似乎隐喻了一些为赛道开启“新纪元”的含义，这个“新纪元”似乎也不是真的遥不可及。

其一，产品力求简化门槛，让策略的核心乐趣来的更加简易，作为一款SLG，它极大弱化了漫长的开荒，同时，结合贯穿全局的RTS底层，为热爱战斗和策略的玩家提供了“落地开打，即时开战”的可能性。

其二，每个玩家都可以成为“史诗级战役”的真正参与者，兵种的定位虽非职业，却提供了一套行之有效的“战法牧循环”，不同生态位的玩家在战局中实现了“人人皆有用”，而非成为被动安排的“有你没你都一样”的小炮灰。

其三，题材玩法差异化和SLG核心体验的深度耦合，也是“SLG+N”浪潮之下更进一步的选择，只有差异化的题材玩法和SLG的心流体验恰如其分的有机结合，才能提供长线的优质体验。

目前来看，游戏本身的测试数据和可见的品质都很过关，如果《群星纪元》一步步走稳，努力打造出这个品类中独属于自己的品牌概念和价值，在玩家中建立清晰且独特的品牌印象，聚拢起属于自己的玩家拥趸，那么《群星纪元》“给SLG再开一个新纪元”的大胆设想或许就有机会实现。

对于《群星纪元》来说，未来的目标一定是星辰大海，而对于SLG玩家来说，《群星纪元》宏大的星际战场，兼具深度和广度的即时战斗，也将成为大家开启星际冒险的重要“跃迁点”。

今天让我们启动飞船引擎，一起落地星际战场，即时开打！

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【旅游订单暴涨三倍！这国旅客迷上中国游******

　　（文/宋虹姗 编辑/赵乾坤）

　　新加坡旅游与商业媒体Travel Trade Gazette Asia（简称“TTG Asia”）近日报道，希尔顿发布的《2025年趋势报告》显示，2024年底，新加坡人对前往中国旅行的兴趣与热情在显著上升，同时，在线旅游平台上，从新加坡出发前往中国的旅游预订量和搜索量大幅增长。

　　该报告提到，中国正在成为新加坡游客最受欢迎的目的地之一。数据显示，从2024年12月21日至2025年1月3日的搜索量来看，新加坡游客对北京的搜索量同比增长48%，对上海的搜索量增长81%，对广州的搜索量则增长87%。

　　报告指出，新加坡的阿尔法世代（Generation Alpha，即2010年后出生的人）和Z世代（1995年至2009年出生的人）中，有23%明确表示对前往中国旅行抱有强烈兴趣。

　　该报道提到，新加坡振兴旅行社负责人表示，越来越多的新加坡年轻游客对中国的丰富文化遗产表现出浓厚兴趣。例如，古都西安成为他们热衷于探索历史的热门目的地，而新疆、西藏和云南等相对“小众”的目的地也逐渐进入他们的愿望清单，成为备受关注的旅行选择。

　　该负责人表示， “新加坡人被中国社交媒体上广泛展示的多样化旅游资源深深吸引。中国各地的旅游资源独具特色，能够满足不同游客的兴趣需求。其中，重庆、成都、北京和上海是目前新加坡游客最热门的旅行目的地。这些城市凭借独特的自然景观与繁华都市生活的完美融合，吸引了不同年龄段的游客。”

　　新加坡丽世酒店管理集团（The Lux Collective）亚太区负责人在接受《TTG Asia》采访时表示，新加坡游客更倾向于选择云南—贵州—四川的旅游路线。云南作为少数民族聚居地，以其独特的自然美景和丰富的地方文化吸引了大量新加坡游客。茶马古道、香格里拉和丽江等目的地尤其受到青睐，成为游客深入体验当地文化与自然风光的首选。

茶马古道沿线的丽世酒店。TTG Asia

　　新加坡游客对中国旅游的热情正在迅速转化为实际的消费。据《TTG Asia》援引新加坡丽世酒店管理集团的数据，从2023年6月到2024年6月，新加坡旅行团前往中国的人数同比增长了五倍。同时，振兴旅行社的数据显示，截至目前，2024年11月至12月前往中国的年终旅游预订量已达到去年的近三倍。

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【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

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