在AI大模型领域的激烈竞争中，比拼性能已成为常态。随着技术迭代不断加速，新的AI大模型如雨后春笋般涌现，纷纷宣称自己“比肩GPT-4”。

近日，AI公司深度求索（DeepSeek）正式发布了其开源模型DeepSeek-Coder-V2。据DeepSeek透露，该模型在代码与数学领域均展现出强大的性能，不仅在多个国际榜单上位居前列，更在中英通用能力上位列国内第一梯队。DeepSeek-Coder-V2沿用了前代模型的创新架构，拥有高达2360亿的总参数，但处理每个token时仅需激活210亿参数，既节省内存又提高计算效率。

与此同时，DeepSeek-Coder-V2支持高达32K的上下文长度，并延续了此前实惠的定价策略，为用户提供高性价比的服务。DeepSeek的这一举措也推动了国内大模型市场的价格竞争，引发了行业内外的广泛关注。

为了验证DeepSeek-Coder-V2的性能，DeepSeek公布了多项评测结果。在HumanEval评测集上，该模型在代码生成能力方面得分高达90.2，仅次于GPT-4o的91.0分。而在数学算数领域，DeepSeek-Coder-V2在GSM8K评测基准上获得了94.9的高分，超越了众多开闭源模型。

然而，在通用能力的评测中，如MMLU评测集所示，DeepSeek-Coder-V2的得分为79.2，与GPT-4仍有一定差距。DeepSeek对此表示，DeepSeek-Coder-V2与上一代模型各有擅长，“DeepSeek-V2擅长文科，而DeepSeek-Coder-V2则更擅长理科”。最新发布的大模型在代码编程、数学计算和逻辑推理方面表现突出，而上一代模型则在文本创作和任务规划等方面具有优势。

在AI大模型领域，另一家巨头英伟达也不甘示弱。当地时间6月14日，英伟达宣布开源了其Nemotron-4 340B（3400亿参数）系列模型。这一系列模型包括基础模型Base、指令对齐模型Instruct和奖励模型Reward，在多个评估基准测试中均取得了优异成绩。

Nemotron-4 340B系列模型在ARC-c、Winogrande等评估大语言模型常识推理能力的基准测试中获得了高分，表现优于其他开源模型。特别是Reward模型，在RewardBench基准测试中获得了92.0的最高分数，远超GPT-4o的84.7分。英伟达表示，这三类模型形成了一个完整的训练管道，能够生成高质量的合成数据，用于大语言模型的训练中。

随着AI大模型竞赛的升温，英伟达成为了此轮AI浪潮的最大受益者之一。当地时间6月17日，英伟达市值一度赶超苹果，距离全球市值排名第一的微软仅差100亿美元。英伟达的成功证明了其在大模型领域的深厚积累和强大实力。