研究指DeepSeek省内存技术或致模型性能失准

2026年10月12日，南华早报报道，一项由字节跳动研究人员主导，普林斯顿大学、斯坦福大学和加州大学伯克利分校研究人员参与的研究发现，DeepSeek模型所依赖的省内存技术存在潜在缺陷，可能导致模型性能失准。该研究于上月末发表。报道称，这一发现对DeepSeek以低成本路径缩小与OpenAI、Anthropic差距的突破构成罕见挑战。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。