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要說這兩天大模型圈的頂流話題，那絕對是非DeepSeek V3莫屬了。

不過在網友們紛紛測試之際，有個bug也成了熱議的焦點——

只是少了一個問號，DeepSeek V3竟然稱自己是ChatGPT。

甚至讓它講個笑話，生成的結果也是跟ChatGPT一樣：

加之DeepSeek V3這次爆火的一個亮點，就是訓練只花了557.6萬美元的成本。

于是乎，有人就開始懷疑了：它不會是在ChatGPT的輸出基礎上訓練的吧？

好巧不巧，Altman也發了一個狀態，似乎在暗諷著什么……

不過DeepSeek V3并非是第一個出現“報錯家門”的大模型。

例如Gemini就曾說過自己是百度的文心一言

那么這到底是怎么一回事？

首先需要強調的一點是，從目前網友們整體討論的觀點來看，說DeepSeek V3是在ChatGPT輸出上訓練的可能性不大

之所以這么說，正如網友Riley Goodside所總結的那樣——因為ChatGPT的影子無處不在。

緊接著，Riley Goodside又拿出了DeepSeek V3報告中的一些證據：

而比起用沒用ChatGPT數據，或許我們應當更加關注的是為什么大模型會頻繁出現“報錯家門”的問題。

TechCrunch針對這個問題給出了一句犀利的點評：

畢竟歐盟的一份報告曾預測，到2026年，90%的在線內容可能是AI生成的。

這種“AI污染”就會讓“訓練數據徹底過濾AI的輸出”變得困難。

AI Now Institute的首席科學家Heidy Khlaaf則表示：

那么現在對于網友們熱議的問題，量子位進行了一波實測，DeepSeek V3目前還沒有解決這個bug。

依舊是少了個問號，回答結果會不一樣：

不過有一說一，絕大部分網友對于DeepSeek V3的能力是給予了大大的肯定。

從各路AI大佬們集體直呼“優雅”中就能印證這一點。

而就在這兩天，網友們陸續曬出了更多DeepSeek V3加持的實用玩法

例如有網友拿DeepSeek V3和Claude Sonnet 3.5一決高下，在Scroll Hub中分別用它倆創建網站

博主在測試之后，認為DeepSeek V3完全勝出！

還有網友分享了用DeepSeek V3在AI視頻編輯器中的體驗。

他表示以后不用再在FFMPEG命令上浪費時間了，DeepSeek V3不僅免費，還能改變你的工作流程：

AI編程神器Cursor也能跟DeepSeek V3結合，來看一個做貪吃蛇的案例：

嗯，DeepSeek V3是有點好用在身上的。

對于此前公布的53頁論文，也有網友關注到了一個非技術性的細節——

貢獻列表中，不僅展示了技術人員，還有數據注釋和商務等工作人員：

網友認為這種做法非常符合DeepSeek的調性：

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