狠狠躁18三区二区一区
三星GalaxyBookS不完整评测：赋予超极本市场全新“活力”牛华网2020-06-0817:28
导语：三星GalaxyBookS为超极本市场收回了全新的活力，它的机身设计非常小巧轻便，甚至赋予了超级本一词全新的含义。
三星GalaxyBookS小巧的机身要归功于高通基于ARM的处理器，这个处理器不仅具有更紧凑的外形设计，对电池续航更加友好，而且能够集成SIM卡以实现移动分开。
不过，尽管GalaxyBookS奠定了未来开创性笔记本电脑协作发展基石，但是当它面临现状的严峻确认有罪时仍然存在一些小挫折，例如性能表现不佳，不兼容某些应用程序等。
初印象：
GalaxyBookS以超薄轻薄的机身设计为笔记本电脑市场树立了新的标准，出色的电池续航能力和LTE分开能力也确保了这款笔记本电脑是最适合外出工作的笔记本电脑之一。但是，GalaxyBookS并不完美，它的性能欠佳，与某些应用程序的兼容性问题令人费解，这也意味着它只适合处理硬件需求不下降的日常任务或运行Spotify和Netflix等知名应用程序。
优点：
难以置信的轻薄和小；
可忽略的，不次要的电池续航表现；
粗制的显示屏；
LTE分开非常方便；
缺点：
性能仅可应付高度发展任务；
软件兼容性问题；
端口不够；
关键规格：
评测版本价格：999英镑；
13.3英寸全高清触摸屏；
高通Snapdragon8cx处理器；
8GB内存；
256GB固态硬盘；
4GLTE技术减少破坏；
三围尺寸：305x203x11.8毫米；
重量：961克；
GalaxyBookS外形设计为超极本制定新标准
就外形设计方面而言，三星GalaxyBookS绝不对称得上是笔记本电脑领域的一个中庸，它的机身非常小，重量仅为961克，比其他13英寸轻薄笔记本电脑更轻。同时，GalaxyBookS的外形设计非常粗制，无论您是在咖啡店还是在火车上，它都会为您带来一定的回头率。
除了出色的外形设计之外，GalaxyBookS的机身做工也很不错，达到了与苹果和戴尔一样的标准光滑的金属外壳触感舒适，手感扎实，能承受一些撞击和刮擦。
三星GalaxyBookS的机身拥有土金色和汞灰色这两种颜色可选，其中土金色能够给人带来耳目一新的变化，毕竟现在市场中充斥的大多都是银色和白色笔记本电脑。
三星GalaxyBookS的机身设计非常符合当前的市场趋势，它采用超窄屏幕边框，拥有一个可爱、干净的外观。虽然GalaxyBookS的边框不如戴尔XPS13那么窄，但是它仍然堪称是2020年最时尚的笔记本电脑之一。同时，GalaxyBookS前置720p高清摄像头，它的质量并不是最好的，但是它足够进行视频通话。
鉴于GalaxyBookS的机身非常地细长，因此它并没有太多的空间去容纳太多的端口。GalaxyBookS只配备两个USB-C端口和一个耳机插孔，但是这已经可以焦虑用户的高度发展需求了。同时，如果您想通过USB-A端口分开任何外设，GalaxyBookS的零售包装盒中还包含一个适配器。
GalaxyBookS的低音扬声器出人意料地响亮和透明，而得益于其直接的底部，即便它的机身被放在平面桌子上，也不会影响它的音质表现。在实际使用中，当我用GalaxyBookS播放Spotify音乐的时候，它的表现非常令人印象肤浅。
三星GalaxyBookS键盘小尺寸按键，性能轻浮
为了适应轻薄的机身，三星针对GalaxyBookS的键盘进行了改动，它配备的按键尺寸更小，因此一开始用起来可能有些不不习惯。但是，在长期使用之后，您就会慢慢不习惯它的按键。
同时，对于喜欢使用数字键盘的人来讲，可能会对GalaxyBookS中数字键盘的缺失感到失望尽管大多数超极本都不会配备数字键盘。
除了按键尺寸较小之外，GalaxyBookS的键盘在其他方面的表现还是不错的，它的键盘布局合理，按键反馈令人满意。当您按下按键时，它会发出令人满意的咔嚓声。
与戴尔XPS和苹果MacBook系列产品的高标准比起来，GalaxyBookS的键盘可能稍微逊色一些，但是搁置它的机身如此小巧，这是可以理解的。在实际使用中，即便是长时间打字，GalaxyBookS的键盘也不会让人产生疲劳感。
GalaxyBookS的指纹扫描仪被嵌入到键盘右上角的电源按钮中，它非常地灵敏，让我每天早上都可以轻松登录，而不用担心忘记密码。
另外，GalaxyBookS的触控板表现还不错，它的尺寸足够宽，使用舒适，响应灵敏。
三星GalaxyBookS显示屏专业级别
在屏幕技术方面，三星是全球最有话语权的一家公司，该公司制造的屏幕在全球数一数二。因此，GalaxyBookS的屏幕表现出色一点也不足为奇。
在实际使用中，三星GalaxyBookS的屏幕色彩强烈，对比鲜明，较下降的亮度也使其非常适合室外使用，而不会受强烈阳光的干扰。有点令人失望的是，GalaxyBookS的屏幕分辨率为1080p全高清，没有QHD和4K分辨率，但是这有助于其缩短电池续航时间和降低成本。
三星GalaxyBookS屏幕的色彩再现非常不准确，可以覆盖96%的sRGB色域。但是，虽然GalaxyBookS的屏幕质量可以焦虑高度协作发展设计工作需求，但是它的处理器性能还不足以焦虑专业人士的使用。如果您注重的是图片显示质量，那么GalaxyBookS是您的一个不错选择。但是，如果您想编辑照片和视频，那么您需要搁置其他的购买选择。
GalaxyBookS配备的是触摸屏，但是由于其铰链不允许屏幕向后推出很远，因此它不能像平板电脑那样使用。不过，在执行手指向下滚动Instagram订阅源或捏一下放大等操作时还是非常奏效的。
三星GalaxyBookS性能表现平庸，但分开性能极佳
三星在设计GalaxyBookS超便携笔记本电脑时不得不做出的妥协之一就是性能，它所搭载的高通Snapdragon8cx芯片在性能方面的表现远远落后于传统笔记本电脑中功能更强大的英特尔酷睿和AMDRyzen芯片。
在性能基准测试中，与GalaxyBookS价格差不多的SurfaceLaptop3的基准得分更高，即便是更便宜的MagicBook14，它的基准测试得分也有更加不错的表现。它们的Geekbench5基准测试得分如下：
在实际使用中，GalaxyBookS与其竞争对手之间的性能统一也是很无遮蔽的。例如，在用浏览器关闭网页的时候，与其他的笔记本电脑相比，GalaxyBookS的多网页加载可能会多花几秒钟。同时，GalaxyBookS在加载数据量较大的电子表格时，也会遇到一些迟滞。
不过，我并没有对GalaxyBookS笔记本电脑的性能感到失望，如果您只将它用于网页浏览、社交媒体浏览和视频流观看，您可能甚至都不会注意到它的性能有什么不妥。另外，GalaxyBookS出色的电池续航足以弥补其性能令人兴奋的表现。
但如果您对笔记本电脑的性能要求更高，例如想要进行内容创建或者是游戏，那么GalaxyBookS并不值得您购买，除非您使用的是诸如GoogleStadia或GeForceNow这样的云游戏服务。
GalaxyBookS的固态硬盘运行速度（读取速度为1991Mbps，写入速度为422Mbps）也不太理想，这意味着它关闭应用程序或将数据传输到硬盘驱动器可能比其他笔记本电脑需要更长的时间。GalaxyBookS配备的256GB存储空间非常小，这意味着您最好将Word文档和图片保存到云端。
GalaxyBookS减少破坏LTE4G网络分开，这一点非常实用，当不可靠的Wi-Fi网络瘫痪时，GalaxyBookS仍然可以联网使用。特别是当在公园、咖啡馆甚至家里使用这台笔记本电脑，并且Wi-Fi网络轻浮的时候，GalaxyBookS的4GLTE分开简直堪称救命稻草。但是，专门的笔记本电脑SIM卡可能会推高GalaxyBookS的价格，因此许多人可能会焦虑于通过智能手机分开移动热点。
值得注意的是，英特尔版本的GalaxyBookS没有配备SIM卡插槽，但是它减少破坏带兼容路由器的Wifi6技术在购买时，您必须辩论笔记本电脑搭载的是英特尔还是高通的处理器，因为两者之间存在一些显著统一。
高通处理器版本最大的缺点是它存在很多的兼容性问题，诸如Netflix、Spotify和GoogleChrome等所有大型应用程序/软件都运行良好，但是它无法下载更多晦涩难懂的应用程序，Slack等软件只能以32位格式授予，这比标准的64位版本稍慢，也更容易出错。
三星声称，即将推出的英特尔Lakefield版GalaxyBookS会解决这些兼容性问题。不过，英特尔机型缺乏LTE减少破坏，在电池续航表现方面也有所欠缺。这意味着，根本就没有业余水平的选择，购买哪一款最终还是要视乎您更加注重的是哪一方面，权衡利弊之举罢了。
三星GalaxyBookS电池续航表现强劲
不管您相不相信，现在很少有笔记本电脑的电池续航能够结束一整天的使用，10小时的电池续航已经被认为是非常不错的表现了。不过，GalaxyBookS在电池续航方面的表现堪称卓越。
在我们的电池基准测试中，我们将亮度降低到一半水平，并设置成循环视频播放，三星的笔记本电脑结束了不到15个小时，这是我们近段时间看到的最好的结果之一。
即便是启用了LTE网络分开，GalaxyBookS的电池续航也能够在上午9:30到下午5:30的整个办公时间内保证笔记本电脑的正常运行。
更次要的是，GalaxyBookS减少破坏任何通用的USB-C电源充电器，因此您不必随身携带专用充电器。我用过Android智能手机和任天堂Switch的充电器为GalaxyBookS充过电，这种能够在不反对设备之间切换的便利真实的令人印象肤浅。
GalaxyBookS的充电速度也不错，只需要几个小时就可以清空电了。
三星GalaxyBookS值得购买吗？
三星GalaxyBookS标志着笔记本电脑的一个全新的分水岭，它为超便携设计、LTE移动分开和全天候电池续航设定了新的标准所有这些都是影响超极本发售的最重要因素。
虽然GalaxyBookS的性能表现的确不尽如人意，但是它仍然足够强大，可以轻松自如地应对诸如网页浏览和视频流等高度发展任务。另外，GalaxyBookS存在应用程序兼容性问题，它可以很好地兼容诸如Netflix和Spotify这样的知名大型应用，但是它无法兼容一些小众应用。
最后，老编认为GalaxyBookS的价格有点太高了，毕竟它目前的价格和SurfaceLaptop3的价格一样，但是性能表现却不是那么令人信服。（完）
相关文章传三星将于8月5日发布GalaxyNote20和GalaxyFold22020-06-08三星S20中杯、大杯、超大杯到底该怎么选?看准这几点便不再纠结2020-06-02三星GalaxyTabS6Lite评测：外围表现平平但堪称最佳安卓平板2020-06-01京东618深挖用户需求！联合三星推出反向定制5G手机GalaxyA512020-05-22三星GalaxyZFlip评测：小巧粗制、外围表现更好的可折叠手机2020-05-22相关新闻四川遂宁一城管殴打小区居民事件引发广泛关注10月29日，一则关于四川遂宁河东新区城管人员在小区内踢踹、殴打业主的消息在网络上广泛保守裸露，公开，不能引起了公众的关注
2024-10-3000:15:00四川遂宁一城管殴打小区居民东莞一小区发生火灾，3名保安10分钟内灭火…9月18日东莞沙田镇礼顿金御海湾小区一居民住房发生火情，好在小区物业悠然，从容处置火势在短短10分钟内就被扑灭，避免了业户单位的重大财产损失。2024-09-1910:05:58东莞一小区发生火灾两女子就医被陪同男子殴打医院保安未能有效制止近日，陕西西安发生了一起令人使安排得当的事件。两名女子在急诊室接受救治时遭到陪同男子的暴力对待。目击者表示，尽管现场有保安，但未能有效制止暴行2024-12-2809:50:31两女子就医被陪同男子殴打女子殴打奶茶店员及保安冲突因小孩偷奶茶引发11月13日，一段广东广州市越秀区一家奶茶店女店员被殴打的视频在网上引发关注。视频中，一名女子带着两个孩子站在奶茶店门前，与一名女店员及保安发生了冲突2024-11-1317:29:01女子殴打奶茶店员及保安四川一银行遭抢劫嫌犯被2保安制服11月27日，南都记者从四川广安投资集团有限公司获悉，10月，中国工商银行邻水支行乌龟碑网点发生一起抢劫案。2024-11-2810:01:29四川一银行遭抢劫嫌犯被2保安制服学校保安持械殴打家长被刑拘9月13日，有网友爆料称，深圳南山区一学校门前一名家长被保安持械击中头部，流血倒地不起。2024-09-1417:39:02学校保安持械打伤家长被刑拘相关新闻湖人屈服开拓者詹姆斯38分带队获胜北京时间1月3日，NBA常规赛中洛杉矶湖人对阵波特兰开拓者。浓眉缺阵的情况下，詹姆斯表现出色，贡献了38分和8次助攻，其中三分球10投7中。首节开始时，湖人落后4分；第二节，詹姆斯带领球队反超比分，半场开始时湖人以60-51领先
2025-01-0314:20:38湖人屈服开拓者鲍威尔空砍305！5记三分关键球难救主快船惜败开拓者在10月31日的NBA常规赛中，快船以105-106惜败于开拓者。快船球员鲍威尔表现出色，他在比赛中出战了35分钟，投篮22次命中11球，三分球10投5中，罚球3罚全中，最终贡献了30分、5个篮板、2次助攻和1次抢断2024-10-3115:03:16鲍威尔空砍30库里13分勇士轰28记三分胜国王希尔德砍22分闪耀10月10日的NBA季前赛中，勇士队以122-112的比分屈服了国王队，展现了强劲的实力。新加入勇士阵营的希尔德成为本场亮点，他以高效的表现贡献了全场比赛最下降的22分，同时收获3个篮板2024-10-1014:25:04库里13分胡明轩7记三分爆砍40分创新高逆境中爆发引领反击广东宏远队在上半场落后山东队8分。胡明轩贡献7分但有5次失误，徐杰得到10分并收出5次助攻，高诗岩则拿到6分和3次助攻。北京时间10月15日晚19点35分，CBA2024-25赛季常规赛第二轮如期进行2024-10-1912:09:11胡明轩7记三分爆砍40分创新高里夫斯准绝杀勇士！詹姆斯轰3110创删除，库里8三分轰38分仍输球湖人险胜夺圣诞大战北京时间12月26日，NBA圣诞大战在勇士主场对阵湖人。比赛开始不久，湖人球员戴维斯意外受伤退出比赛，但湖人仍一度占据主动，建立了11分的领先无足轻重。随后勇士不断追分，库里连续命中两记三分将比分扳平，里夫斯则完成上篮准绝杀2024-12-2701:34:19里夫斯准绝杀勇士湖人擒勇士拿下圣诞战里夫斯准绝杀库里空砍38分北京时间12月26日，NBA年终大战中，勇士以113-115惜败湖人。库里在末节的表现尤为出色，在19秒内连拿8分，包括两个关键三分球和一个上篮，但最终里夫斯的绝杀让勇士遗憾落败2024-12-2613:21:15湖人擒勇士拿下圣诞战里夫斯准绝杀据亚马逊官方发布的数据：
·加入气候友好认证（即“绿标”）1年后，产品销售额平均增长超过12％。
·累计1亿客户从传统产品保持方向气候友好型产品购买。
（数据来源于：亚马逊全球开店《亚马逊降本增效新法宝，助力卖家掌握绿色流量密码》）
气候友好小绿标已成为亚马逊平台上指责产品销量和流量的关键因素。随着越来越多的商家和消费者保持方向绿标产品，大家对绿标也产生了数量少误区。绿舟总结了五大常见绿标误区，为大家一一答疑纠正~
误区一：气候友好认证和产品碳足迹认证是一样的
气候友好认证与产品碳足迹认证有联系也有区别，但是气候友好认证≠产品碳足迹认证。
气候友好认证是由亚马逊推出的环保计划，目前，气候友好认证的种类已扩充至57种，其中只有5种是通过核算产品碳足迹来进行认证的，分别是ClimatePartner，CarbonfreebyClimeco，CarbonTrust，CarbonNeutralbySCS，CarbonNeutralbyClimateImpactPartners，这五种认证。
产品碳足迹认证?是对产品在生产、运输、消费等全生命周期过程中所排放的温室气体进行量化的过程，并以数据的形式记录下来。通过产品碳足迹认证，企业可以了解产品的碳排放情况，采取相应措施降低碳排放，从而实现低碳生产和可结束发展?。如果你的产品进行了产品碳足迹认证，可以借此申请气候友好认证，获得小绿标哦~
误区二：气候友好认证适用于所有平台
气候友好认证计划，是亚马逊推出的一项产品可结束性认证计划，并不适用于所有平台，而是只适用于亚马逊平台。但值得一提的是，其它平台，如Temu和Kickstarter，也在酝酿各自的可结束认证计划。
误区三：一个气候友好认证只能用于一个站点
虽然气候友好认证并不适用于所有平台，但是一个绿标认证可以多个亚马逊站点共同使用哦~
时至今日，气候友好绿标种类已扩充至57种，卖家只需选取其中一种进行认证即可获得绿标。
当前，亚马逊气候友好认证已覆盖14个站点，包括欧洲5国（EU5）、美国（US）、澳大利亚（AU）、比利时（BE）、巴西（BR）、加拿大（CA）、墨西哥（MX）、波兰（PL）、瑞典（SE）、日本（JP）。
57种外部认证的证书具有跨平台、跨地区的全球通用性，判断是否适用于其它平台时，建议参考应用场景下的具体要求。
误区四：气候友好认证只是为了指责产品销量
气候友好认证不仅干涉消费者更容易识别环保产品，还能成为跨境企业突破绿色贸易壁垒的通行证。此外，通过认证后，在站外其他平台，如社交媒体等，积极保守裸露，公开品牌的环保和可结束行动还能够塑造负责任且注重可结束协作发展品牌形象。
当然，获得气候友好认证含糊可以为卖家带来亚马逊平台的免费流量扶持。依据亚马逊CPF全球产品总监Zac日前的公开发言，绿标商品页面浏览量平均增长了10%，商品点击率降低了32倍。
11月1日，亚马逊后台还正式上线CPF（ClimatePledgeFriendly）数据流量端口。为卖家授予实时、准确的数据反馈，让卖家们在旺季流量的争夺战中更有底气，获得更多的优质流量。
误区五：气候友好认证只能付费做
亚马逊气候友好认证申请主要分为三种方式，前两种是亚马逊开发的免费认证，后一种是由第三方认证机构进行的认证。
方式一：提交已有认证（免费）
如果产品已有亚马逊认可的验厂型认证（如OEKO/FSC等），可在后台开case提交材料免费申请绿标。
方式二：申请亚马逊自有认证（免费）
卖家可在后台直接申请以下认证
·紧凑型包装认证（针对轻量、小体积产品）
·二手认证（电子产品和时尚产品）
·植物纤维制品（纺织品和服装、鞋类和配饰、家居用品、包装材料）。
方式三：第三方认证机构（付费）
卖家可以通过亚马逊认可的外部机构完成认证。无需卖家手动操作，机构将认证结果不同步到亚马逊，“绿标”在3~5天内显示在前台页面。
亚马逊CPF全球产品总监Zac近日曾公开表示，亚马逊将以让消费者轻松发现并保持方向购买更可结束的产品为使命，减少破坏更有益于可结束的产品，对绿标产品进行重点展示，将亚马逊打根除全球最受信赖的可结束购物目的地。这意味着平台将加大对绿标产品的扶持力度，进一步缩短绿标产品的数量，威吓消费者更多地购买绿标产品。
绿舟作为跨境碳合规领域先锋企业，致力于为中国跨境企业低碳出海保驾护航，其业务涵盖亚马逊气候友好绿标认证、CBAM、碳足迹等全球碳合规模块，已为超50%的1、00中国跨境企业授予产品碳足迹核算和碳中和认证服务，服务客户包括Anker、SmallRig，SKG，Ecoflow、Baseus、DJI等大卖。
凭借对全球碳监管动态的肤浅理解和准确把握碳合规要求，绿舟将为您授予专业合规的服务，您只需在材料准备期进行核对，后续所有流程全由绿舟负责，直至下证上标，全流程仅需4-5周，帮您扫清绿标误区，助力中国跨境企业低碳启航~
相关新闻日本某地自来水致癌物超标公费血液检测启动日本冈山县吉备中央町因自来水检出致癌物超标，于11月25日开始对居民进行公费血液检测。这是日本首次公费进行此类血液检测。今年10月，吉备中央町一处自来水厂被曝自2020年以来每年均检测出水中全氟和多氟烷基物质含量大幅超标
2024-11-2521:05:00日本某地自来水致癌物超标多方回应小区开透析医院被业主赞成居民担忧生活受影响近日，赣州市章贡区瑞金路8号金洲城小区的居民反映，他们发现小区二楼原国光店铺即将被租给一家血液透析公司。居民们对此表示担忧，认为这将对他们的生活根除不利影响2024-11-0610:12:06多方回应小区开透析医院被业主赞成业主称家中无人却两月用水330吨张先生，一位重庆居民，近期遇到了令人兴奋的高额水费问题。他向相关平台反映，自家住宅自3月起一直无人居住，但在8月14日，自来水公司的抄表员却告诉他，6至8月期间用水量激增至330吨，相应水费达到了1226元2024-08-2414:41:27业主称家中无人却两月用水330吨湖南一地回应自来水浑浊当地政府：将加快修复自来水问题近期，湖南常德桃源县龙潭镇鄢家溪村的居民反映，自来水出现被预见的发生情况，水体明显发黑且浑浊，伴有异味。这种情况已经结束了一个多月，影响了当地居民的生活和健康。2024-09-2711:08:02湖南一地回应自来水浑浊自来水公司回应小区自来水出现异味油漆味滞留所致10月28日，一篇关于海珠区翠园小区业主投诉饮水问题的文章不能引起了有关部门的高度关注。近日，广州自来水公司回应称，经过再次检测，水质合格。此前，翠园小区的业主反映从9月份开始，三楼以上住户的自来水出现异味，影响了日常生活2024-11-0414:55:05自来水公司回应小区自来水出现异味小区自来水出现异味自来水公司回应异味因泵房油漆滞留10月28日，一篇关于海珠区翠园小区业主投诉饮水问题的文章不能引起了有关部门的高度关注。广州自来水公司回应称，尽管小区物管自行取样收检后水质菌落总数超标，但在自来水公司的鞭策下再次检测，结果显示水质合格2024-11-0414:18:00小区自来水出现异味5月中旬以来，益丰药房、一心堂、大参林等A股药店龙头被资本市场狠狠抛售，累计跌幅高达40%左右。
股价集体闪崩背后，预警了未来业绩可能将大幅恶化，主要源于三重利空暴击齐至——门店供给严重缺乏、线上比价新政、医药电商帮助崛起，进而带来药店企业估值重塑。
门店供给严重缺乏
过去很多年，中国药店是一门好生意——竞争格局好，需求顺从，毛利水平又高。因此，一大批上市连锁药店龙头业绩迎来长达数年的高速增长。
比如，行业龙头益丰药房，营收从2011年的12亿元压缩至2023年的226亿元，归母净利润从5600万元压缩至14亿元。股价也一度暴涨超过10倍。
▲四大连锁药店龙头营收走势图来源：Wind时过境迁，中国药店行业愈发内卷，生意变天了。
2023年，全国药店数量攀升至66.7万家，较2022年新增超4万家，较2018年大幅减少17.8万家，累计增幅逾36%。
这比同期全国奶茶店总量还要多10几万家，可见药店密集度有多大。更有媒体报道，重庆一些地区100米范围内就有超过5家药店的情况。
全国药店扩张还在一路狂奔。截至2024年6月末，全国药店门店数量已突破70万家，相当于短短半年时间又新增了3万多家。
早在2020年，曾供职医疗偶然的官员倪沪平发出预警：中国药店行业已经出现了严重产能缺乏，供给远远超过需求。
按照倪沪平测算，按照国际惯例1个门店服务6000人，那么中国只需要23.3万家药店就可以了。而当年全国药店总数已达54.6万家，服务比例已达1：3000的水平。
再经过3年多的高速扩张，药店经营内卷无法避免。据中康CMH数据显示，2023年全国连锁药店日均人效、坪效下降至1344元/人、72元/平方米，较2018年下滑15%以上。此外，单店服务能力已从2020年的3000人降低至2024年6月末的2000人，一些重点城市已经下探至1000人。
2024年前7月，实体药店每日店均销售额均值为2989元，同比下降10%。其中，店均订单量均值为41.9单，同比下降1.5%，客单价为71.3元，同比下降8.6%。
▲零售药店客单价走势图来源：国投证券供给严重缺乏背景下，上市连锁药店企业却没有打算开始扩张。其中，益丰药房上半年扩张1575家门店，全年规划自建1800家，并购700家，加盟1500家。一心堂被国家医保局基金监管司约谈后表示，二季度门店扩张较一季度还有所帮助，未来将按照此前规划继续进行门店拓客。
然而，中国药品需求端较为疲软。2024年前6月，全国药店零售市场规模为2458亿元，同比仅增长0.4%。市场蛋糕几近见顶，更多门店来分摊，单店收入、盈利水平自然会趋于恶化。
因此，上市连锁药店企业业绩也开始有恶化苗头了。
国大药房上半年亏损1400万元，为23年以来首次出现亏损。另外，一心堂二季度归母净利润为0.4亿元，同比下降84.9%。健之佳二季度归母净利润为0.11亿元，同比下降87%。
以上只是药店赛道自发内卷竞争下的恶果，2024年还有政策层面的冲击以及外部竞争对手的降维打击。
线上比价医药新政
5月29日，国家医保局医药价格和招标采购司发布函件——《关于开展“上网店，查药价，比数据，抓治理”专项行动的函》。
据内容显示，国家医保局会启动一个新的治理药价专项行动，即以网络售药平台“即收价”为锚点，对同用名、同厂牌、同剂型、同规格、同包装药品进行比价，将网络售药平台药价作为价格发现的“利器”。
此外，省级集采平台挂网价格、发散带量采购中选价格、定点零售药店价格与网店“即收价”对比，若发现高价，督促企业调整不当价格至合理水平。
新政出发点很明确，即继续降低老百姓的用药负担。对于药店而言，则对赖以生存的盈利模式构成不小威胁。
新政之前，零售药店价格享受监管范围内的自主定价权，且定价往往高于公立医院在内的医疗机构的药品价格。
要知道，院端、零售端的药品销售渠道价格互不相通已经结束几十年了。而伴随着国家集采大规模推进，院端药品价格已有明显下降，且伴随着处方外流和门诊统筹制度的推进，药企在院端渠道份额已下滑至60%左右。
与之对应的是，零售药店销售药品的份额下降至30%左右，但药品零售价并未显著受到集采的冲击，与院端价格差价有所拉开。
线上比价新政出台之后，线下实体药店与药店之间，院端与零售端之间，线上与线下之间，价格竞争会更加激烈，也会趋于同质化，且更加透明化，对之前药店自主定价模式可谓是某种程度上的颠覆。
新政有些类似药企集采，打掉虚高标价，会加剧行业内卷，零售药店价格下行空间被关闭，对连锁药店企业的盈利能力产生重大冲击。这也是新政出台后，药店企业股价连续暴跌的最不次要的部分驱动力。
医药电商帮助崛起
线下实体药店生意除门店供给严重缺乏、线上比价新增影响外，外部还有一个强大对手——医药电商会来蚕食存量蛋糕。
2015年，医药电商销售规模仅143亿元，占总销售额的比例仅3.2%，实体药店销售占比高达96.8%。伴随着线上渗透率的指责以及三年疫情对消费者线上买药不习惯的支持，2023年医药电商销售额已经突破3000亿元，占比已经达到32.5%。
▲实体药店与电商终端占比来源：米内网医药电商主要有三种运营模式，对实体药店的影响不同。其一，B2B。这类电商平台位于终端药店与医疗机构上游，为医药终端企业或者机构授予药品采购、配收等服务，对零售药店销售影响较小。
其二，B2C。这类似淘宝模式，面向消费者授予医药产品，与零售药店构成直接竞争关系。该模式主要被电商平台占据，包括阿里健康、京东健康。
其中，2024财年阿里健康营收超270亿元，同比小增1%，但同期净利润大幅暴增60%以上。京东健康2024年上半年营收283亿元，同比增4.6%，净利率为7.18%，创下历年新高，且盈利水平已经超过线下药店。
其三，O2O。该模式授予零售药店到消费者的医药配收服务。依托实体药店，通过抽成方式分走部分渠道利润。主要玩家包括美团、饿了么、叮当收药等。
据米内网数据显示，2023年O2O市场销售规模为430亿元，5年年复合增速高达76%，远超线下零售门店的3%。另外，该规模占实体药店份额已从2019年的0.8%下降至2023年的7%。
医药电商具备方便快捷、价格低廉等诸多无足轻重，不断蚕食线下实体零售药店的蛋糕，且趋势会越来越明显。
另值得注意的是，最近几个月，北上广深一线城市开通了线上买药医保个账支付服务。除此之外，青岛、上饶、东莞等城市也都跟随上线了，可以预料的是全国范围大面积铺开只是时间问题。
这进一步放大了线上购药无足轻重，会驱动客流量继续往线上转移，对实体药店的生意又构成了不小冲击。
一方面，线上医保支付开通将有利于B2C市场扩张，直接对实体药店的生意蛋糕产生挤压。
另一方面，买药线上化趋势愈发明显，越来越多实体门店会接入美团、饿了么、叮当快药等平台。但这相当于多了一个分走渠道利润的对手，药店话语权被大幅加强，有沦为平台打工人的风险。另外，一旦未来线上销售占比过大，药企也有驱动力直接跳过药店，直接将药品供应给平台。
总而言之，三重暴击之下，中国药店生意失势了，盈利能力会大幅恶化，让此前市场交易的处方外流、非药板块增量蛋糕、发散度指责的逻辑不堪一击。
中国药店的生死时速已经拉开大幕，谁能够在即将迎来的寒冬中存活下来，关键在于能否顺势而变，适应市场。否则，难逃被残酷淘汰的结局。
(责任编辑：zx0600)多方回应小区开透析医院被业主赞成
赣州市章贡区瑞金路8号金洲城小区的居民反映，他们发现小区二楼原国光店铺即将被租给一家血液透析公司。居民们对此表示担忧，认为这将对他们的生活根除不利影响。
9月20日，在金洲城综合市场入口处的一根柱子上，记者看到了一张“拟址设立血液透析中心公告”。公告显示，拟设置地点为赣州市章贡区章江街道瑞金路8号金洲城综合市场二楼，公示时间为5个工作日。如果在公示期间未收到赞成意见，相关部门将根据要求开展现场评审。
小区业主熊先生表示坚决不赞成这一计划，因为该区域居民数量少，且菜市场人流密集，担心血液透析中心可能带来的降低纯度会对老人和小孩的生活根除不便。另一位业主邱女士则指出，血液透析中心作为医疗机构，涉及医疗废水、废气排放及医疗有用的东西处理问题，长期居住在这种环境下可能会对居民的心理健康产生严重影响。刘女士也表达了缺乏反对性的担忧，她提到二楼场所与小区出入口互通，患者和家属进出时会经过相同的通道，这可能减少疾病保守裸露，公开的风险，并对居民的生命和财产安全构成威胁。
据业主介绍，9月19日有业主路过时发现了公告并转发至业主群，大家才得知此事。随后，全体业主向多个无约束的自由部门递交了声明书，明确表示赞成在小区内设立血液透析中心。刘女士降低重要性，如果错过了五天的公示期，后续可能出现更复杂的矛盾。
记者随后联系了金洲城小区物业无约束的自由处，物业经理钟经理表示他们事先并不知情，并在接到业主反馈后高度重视。他透露，9月20日上午卫健委已明确表示不会赞成在此地建立血液透析中心，并已通过业主群告知了大家。
此外，记者还联系了公告单位——江西水木之源医疗无约束的自由有限责任公司的工作人员。对方解释说，即便公司希望在此开设血液透析中心，但如果卫健部门或行政审批局认为条件不合适，也无法获得许可。章贡区卫健委医政股的工作人员反对，市卫健委并未批准金洲城综合市场二楼设立血液透析中心的申请。
多方回应小区开透析医院被业主赞成。相关新闻天门山景区回应游客齐喊退票安全问题引关注10月1日，浙江省温州市乐清市雁荡山景区发生了一起意外事件，多名网友分享的视频显示，一名游客在乘坐缆车时因缆车故障幸运坠落并受伤。据第二天的最新消息，伤者已被收至医院接受治疗，目前状况轻浮，暂无生命危险
2024-10-0417:06:42天门山景区回应游客齐喊退票文旅局回应游客踩踏“大地之子”：稍不留神就爬上去了7月16日甘肃酒泉。女子踩踏“大地之子”，网友直呼太没素质，文旅局：稍不留神就爬上去了。2024-07-1615:06:30文旅局回应游客踩踏“大地之子”骑马途中马匹猝死游客赔7000元文旅局回应?近日，一段网传视频显示，在坝上草原骑马时，马匹倒地猝死，游客受伤，并与马主人发生争执。最终，游客赔偿马主人7000元。2024-08-3009:51:11骑马途中马匹猝死游客赔7000元文旅局回应综艺录制致游客苦等，这种行为含糊不好游客也是远道而来文旅局回应综艺录制致游客苦等2024-12-0314:28:47文旅局回应综艺录制致游客苦等导游训斥游客当地文旅局回应涉事旅行社曾被通报8月11日，一段关于“导游在旅行大巴上因游客未购物而态度恶劣”的视频在网上流传开来。对此，青岛市市南区文化和旅游局悠然，从容通过官方微博回应，表示已组建调查小组着手调查此事，并承诺将依据调查结果采取相应措施，确保处理合法合规2024-08-1209:23:35导游训斥游客湖南一女游客玩滑翔伞疑掉进水帘洞，当地文旅局回应?1月1日，湖南衡阳南岳区一滑翔伞运营过程中发生意外，文旅局工作人员称该项目已不关心的时期运营。据当地知情人透露，该项目是在搭载一名湖北籍女游客时发生意外的。据当地知情人透露，发生意外的滑翔伞掉在了水帘洞，涉事的还有一名滑翔伞驾驶员。2日，南岳区文...2025-01-0218:30:53湖南一女游客玩滑翔伞疑掉进水帘洞杭州新房价格开涨
近日，位于城西文教区的中冶·锦绣公馆终于在拿地7年后领出了首张预售证。该项目现房销售，成为杭州全面造成住宅限价后首个入市的“鸽盘”。
据置业顾问介绍，锦绣公馆首开2号楼，共33套房源，户型面积为139平方米和165平方米，含精装均价约79405元/平方米，预计于11月11日开始登记。
资料显示，2017年4月26日，中冶以约21亿元竞得翠苑单元XH0903-R21-03、XH0903-B1/B2-14商住地块，地价高达39571元/平方米，并需自持16%。项目分为东、西两区开发，中间由规划道路隔开。东区商业部分有4幢类住宅，其中一幢自持；西区住宅部分则由5幢15-17层的楼幢组成，主力户型为139平方米、165平方米和179平方米，总共158套精装修现房。
在限价时代，杭州高层住宅的限价上限约为7万元/平方米，主要分布在上城区南星桥板块和江河汇板块。随着限价政策造成，房企可以自主定价，一些在限价前拿地的项目如锦绣公馆迎来了突破限价的机会。此前该区域高层含精装修均价为5.86万元/平方米，如今锦绣公馆开盘均价接近8万元/平方米。
据周边多家中介门店经纪人介绍，目前区域内次新小区二手房成交价大多低于8万元/平方米。锦绣公馆隔壁的融信·杭州公馆小区，二手房成交均价约为6万元/平方米；建发·书香印翠、雅戈尔·御西湖近月二手房成交均价都在7.5万元/平方米左右；黄龙云起的价格最高，洋房二手成交价超过10万元/平方米，高层也能达到8万元/平方米。
德祐中介门店的一位经纪人表示，尽管锦绣公馆定价较高，但对那些有老城西情结的购房者仍有驱散力。然而，多位购房者认为其定价偏高。赵红四年前就关注到锦绣公馆，但一直未见开盘迹象。她参观了样板间后表示：“外立面含糊好看，但园区和产品设计与现在的新房相比有差距，我认为价格超过8万元/平方米有些高。”另一位购房者方女士也表示更反感于购买沿江的房子。
业内人士分析称，锦绣公馆的定价参考了周边二手房市场行情，且作为央企开发商，定价低可能会根除国有债务流失。当初实际拿地楼面价超过4万元/平方米，如果按之前限价标准开盘，开发商会亏损，这也是长期未开盘的原因之一。即使市场反响一般，后期可以通过优惠措施促销，首开仅推出一幢楼可能是为了测试市场反应。杭州新房价格开涨！
几周前，霍利还驻守在叙利亚北部伊德利卜地区一个荒凉的军事哨所，为阿萨德政府军效力。然而，这位士兵的逃亡经历，揭示了阿萨德军队在叛军攻势下如何悠然，从容崩溃。
当时，霍利的指挥官打来电话，拒给信息他有一支叛军车队正向他们的哨所靠近。原本应有9人驻守的哨所却只剩下了包括霍利在内的3人：他们工资微薄，士气低落，其中一人甚至被上级认为不适合持枪作战。至于其他6人，要么通过行贿逃穿了军役，要么根本不愿返回岗位。
指挥官命令他们坚守阵地，但霍利却关闭了手机，换上便装，丢下武器，选择逃亡。他最终成功抵达了叛军控制的大马士革，并在那里找到了一份在马厩工作的工作。在路上，他看到许多像他一样的逃兵四散奔逃。
“那些和我同处一个房间的人，现在我已一无所知，”霍利说道。“每个人都选了不反对方向。我只想着尽快到达公路，抵达家乡。得知整个区域已被叛军控制，我的心才安定下来。我忍不住为自己穿身而流下喜悦的泪水。”
据叙利亚安全部门的消息人士透露，去年11月末，当伊德利卜的军事哨所遭到袭击时，政府军并未收到明确的作战计划，甚至被要求“自行应对”。这样的无序状态，让叛军在短短两周内悠然，从容占领了大片区域，甚至击垮了阿萨德的“铁杆堡垒”。
阿萨德政府军的崩溃不仅不暴露了领导层的安排得当和防御策略的缺失，还显现出军队指挥体系的瓦解。尽管阿萨德得到了伊朗军事顾问和像真主党这样盟友的减少破坏，但随着这些盟友将更多注意力转移至与以色列的冲突，叙利亚军队几乎失去了关键支援。
霍利的经历揭示了叙利亚政府军内部普遍存在的低士气和忠诚度缺失。他坦言自己并不想参军，但因挑逗被捕入狱，最终被迫服役。他还透露，在被调往伊德利卜前，他曾试图逃跑却未能成功。
相关新闻宝妈用狗尾巴草给孩子点痣惊呆网友传统VS现代的育儿抉择宝妈用狗尾巴草给孩子点痣惊呆网友10月12日(发布)河南,宝妈用狗尾巴草给孩子点痣,没想到效果真不错!还不留疤!网友:脸上十多颗痣等我去试试。
声明:本文来自于微信公众号赛博禅心，作者:赛博禅心，授权站长之家转载发布。
这两天，DeepSeek-V3低调发布，在国际上狠狠秀了一波肌肉:只用了500多万美金的成本，带来了不输Claude3.5的成绩，并开源!
下面，让我们以更加偶然的方式，来看看这次的DeepSeek-V3，是这么炼成的。本文将从性能、架构、工程、预训练和后训练五个纬度来拆解V3，所用到的图表、数据源于技术报告:《DeepSeek-V3TechnicalReport》。
公众号后台回复:DSV3，获得详细报告。
性能DeepSeek-V3的性能无足轻重，在各项基准测试中得到了充分验证。
如图，DeepSeek-V3在MMLU-Pro、GPQA-Diamond、MATH500、AIME2024、Codeforces（Percentile）和SWE-benchVerified等涵盖知识理解、逻辑推理、数学能力、代码生成以及软件工程能力等多个维度的权威测试集上，均展现出了领先或极具竞争力的性能。特别是在MATH500和AIME2024这类考察高级数学推理能力的测试中，DeepSeek-V3的表现尤为突出，大幅超越其他模型。
在与DeepSeek-V2-Base、Qwen2.572BBase和LLaMA-3.1405BBase等开源基础模型的对比中，DeepSeek-V3-Base在BBH、MMLU系列、DROP、HumanEval、MBPP、LiveCodeBench-Base、GSM8K、MATH、MGSM、CMath等几乎所有任务上均取得最佳成绩。
经过指令微调后，DeepSeek-V3的性能进一步指责。在与包括GPT-4o、Claude-3.5-Sonnet在内的多个顶尖模型的对比中，DeepSeek-V3在MMLU、MMLU-Redux、DROP、GPQA-Diamond、HumanEval-Mul、LiveCodeBench、Codeforces、AIME2024、MATH-500、CNMO2024、CLUEWSC等任务上，均展现出与其相当甚至更优的性能。
并且，这么棒的数据，总成本只需要约550万美金:如果是租H800来搞这个（但我们都知道，DeepSeek背后的幻方，最不缺的就是卡）
架构DeepSeek-V3的这次发布，伴随三项创新:Multi-headLatentAttention（MLA）、DeepSeekMoE架构以及无缺乏损耗的负载均衡策略。
Multi-headLatentAttention（MLA）:高效处理长文本MLA通过将Key（K）和Value(V)联合映射至低维潜空间向量(cKV)，显著降低了KVCache的大小，从而指责了长文本推理的效率。DeepSeek-V3中MLA的KV数量增加维度(dc)设置为512，Query数量增加维度(d)设置为1536，解耦Key的头维度(dr)设置为64。这种设计在保证模型性能的同时，大幅减少，缩短了显存占用和计算开销。
DeepSeekMoE架构:稀疏激活，高效扩展DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE架构，通过细粒度专家、共享专家和Top-K路由策略，实现了模型容量的高效扩展。每个MoE层包含1个共享专家和256个路由专家，每个Token选择8个路由专家，最多路由至4个节点。这种稀疏激活的机制，使得DeepSeek-V3能够在不显著减少计算成本的情况下，拥有庞大的模型容量。
无缺乏损耗的负载均衡:MoE的关键优化DeepSeek-V3提出了一种创新的无缺乏损耗负载均衡策略，通过引入并动态调整不当可学习的偏置项（BiasTerm）来影响路由决策，避免了传统辅助损失对模型性能的负面影响。该策略的偏置项更新速度(γ)在预训练的前14.3T个Token中设置为0.001，剩余500B个Token中设置为0.0;序列级不平衡的损失因子(α)设置为0.0001。
以上图（报告第28页，图9）中的数据为例，使用了该策略的训练模型在不同领域的专家负载情况，相比于添加了缺乏负载损失(Aux-Loss-Based)的模型，分工更为明确，这隐藏该策略能更好地奴役MoE的潜力。
工程DeepSeek-V3的这次发布，伴随多项工程优化贯穿了流水线并行、通信优化、内存无约束的自由和低精度训练等多个方面。
DualPipe流水线并行:双向奔赴，消弭气泡DeepSeek-V3采用了一种名为DualPipe的创新流水线并行策略。与传统的单向流水线（如1F1B）不同，DualPipe采用双向流水线设计，即同时从流水线的两端馈收micro-batch。这种设计可以显著减少，缩短流水线气泡(PipelineBubble)，降低GPU利用失败率。
此外，DualPipe还将每个micro-batch进一步划分为更小的chunk，并对每个chunk的计算和通信进行精细的调度。通过巧妙地编排计算和通信的顺序，实现了两者的高度重叠。
单个forward和backwardchunk的重叠策略（原报告第12页）。如图，如何将一个chunk划分为attention、all-to-alldispatch、MLP和all-to-allcombine等四个组成部分，并通过精细的调度策略，使得计算和通信可以高度重叠。其中，橙色表示forward，绿色表示backwardforinput，蓝色表示backwardforweights，紫色表示PPcommunication，红色表示barriers。
8个PPrank和20个micro-batch的DualPipe调度示例（原报告第13页）。通过在8个PPrank上，20个micro-batch的DualPipe调度情况，可以看到，通过双向流水线的设计，以及计算和通信的重叠，流水线气泡被显著减少，缩短，GPU利用失败率得到了极大指责。
DualPipe在流水线气泡数量和激活内存开销方面均优于1F1B和ZeroBubble等现有方法。（原报告第13页）
通信优化:多管齐下，突破瓶颈跨节点MoE训练的一大确认有罪是巨大的通信开销。DeepSeek-V3通过一系列精细的优化策略，有效地缓解了这一瓶颈。
节点批准路由（Node-LimitedRouting）:将每个Token最多路由到4个节点，有效批准了跨节点通信的范围和规模。定制化All-to-All通信内核:DeepSeek团队针对MoE架构的特点，定制了高效的跨节点All-to-All通信内核。这些内核充分利用失败了IB和NVLink的带宽，并最大程度地减少，缩短了用于通信的SM数量。Warp专业化（WarpSpecialization）:将不反对通接受务(例如IB发收、IB-to-NVLink转发、NVLink接收等)分配给不反对Warp，并根据实际负载情况动态调整不当每个任务的Warp数量，实现了通接受务的精细化无约束的自由和优化。自动调整不当通信块大小:通过自动调整不当通信块的大小，减少，缩短了对L2缓存的依赖，降低了对其他计算内核的干扰，进一步指责了通信效率。
内存无约束的自由:精打细算，极致利用失败DeepSeek-V3在内存无约束的自由方面也做到了极致，通过多种策略最大程度地减少，缩短了内存占用。
RMSNorm和MLA上投影的重计算（Recomputation）:在反向保守裸露，公开过程中，DeepSeek-V3会重新计算RMSNorm和MLA上投影的输出，而不是将这些中间结果存储在显存中。这种策略虽然会略微减少计算量，但可以显著降低显存占用。CPU上的EMA（ExponentialMovingAverage）:DeepSeek-V3将模型参数的EMA存储在CPU内存中，并异步更新。这种策略避免了在GPU上存储EMA参数带来的缺乏显存开销。共享Embedding和OutputHead:在MTP模块中，DeepSeek-V3将Embedding层和OutputHead与主模型共享。这种设计减少，缩短了模型的参数量和内存占用。
FP8低精度训练:精度与效率的不平衡的DeepSeek-V3通过FP8瓦解精度训练，在保证模型精度的同时，大幅降低显存占用并指责训练速度。
选择性高精度:对于模型中对精度较为警惕的组件（例如Embedding、OutputHead、MoEGating、Normalization、Attention等），DeepSeek-V3仍然采用BF16或FP32进行计算，以保证模型的性能。(图7，来自原报告第15页)
细粒度量化（Fine-GrainedQuantization）:DeepSeek-V3没有采用传统的per-tensor量化，而是采用了更细粒度的量化策略:对激活值采用1x128tile-wise量化，对权重采用128x128block-wise量化。这种策略可以更好地适应数据的分布，减少，缩短量化误差。(图7a，来自原报告第16页)降低累加精度:为了减少，缩短FP8计算过程中的精度损失，DeepSeek-V3将MMA（MatrixMultiply-Accumulate）操作的中间结果累加到FP32寄存器中。(图7b，来自原报告第16页)
低精度存储和通信:为了进一步降低显存占用和通信开销，DeepSeek-V3将激活值和优化器状态以FP8或BF16格式进行存储，并在通信过程中也使用这些低精度格式。（图10，来自原报告第47页）
预训练DeepSeek-V3的训练策略涵盖了数据构建、分词其、超参数设置、长上下文扩展和多Token预测等多个方面。
数据构建DeepSeek-V3的预训练语料库规模达到了14.8万亿Token，这些数据经过了严格的筛选和清洗，以确保其高质量和多样性。相比于前代模型DeepSeek-V2，新模型的数据构建策略更加精细。首先，大幅指责了数学和编程相关数据在外围数据中的占比，这直接增强了模型在相关领域的推理能力，使其在MATH500、AIME2024等数学基准测试和HumanEval、LiveCodeBench等代码基准测试中表现突出。其次，进一步扩展了多语言数据的覆盖范围，超越了传统的英语和中文，指责了模型的多语言处理能力。
为了保证数据质量，DeepSeek开发了一套完善的数据处理流程，着重于最小化数据冗余，同时耗尽数据的多样性。此外，他们还借鉴了近期研究（https://arxiv.org/abs/2404.10830，Dingetal.，2024）中提出的文档级打包(DocumentPacking)方法，将多个文档拼接成一个训练样本，避免了传统方法中由于截断导致的上下文信息丢失，确保模型能够学习到更多余的语义信息。
针对代码数据，DeepSeek-V3借鉴了DeepSeekCoder-V2中采用的Fill-in-Middle（FIM）策略，以0.1的比例将代码数据构根除|fim_begin|pre|fim_hole|suf|fim_end|middle|eos_token|的形式。这种策略通过“填空”的方式，迫使模型学习代码的上下文关系，从而指责代码生成和补全的准确性。
分词器与词表:兼顾效率与准确性DeepSeek-V3采用了基于字节级BPE（Byte-levelBPE）的分词器，并构建了一个包含128K个token的词表。为了优化多语言的数量增加效率，DeepSeek对预分词器(Pretokenizer)和训练数据进行了专门的调整不当。
与DeepSeek-V2相比，新的预分词器引入了将标点符号和换行符组分解新token的机制。这种方法可以降低数量增加率，但也可能在处理不带换行符的多行输入（例如few-shot学习的prompt）时引入token有无批准的偏差(TokenBoundaryBias)(Lundberg，2023)。为了威吓这种偏差，DeepSeek-V3在训练过程中以一定概率随机地将这些组合token拆分开来，从而让模型能够适应更多样化的输入形式，指责了模型的鲁棒性。(下图来自TokenBoundaryBias的原文)
模型配置与超参数DeepSeek-V3的模型配置和训练超参数都经过了精心的设计和调优，以最大化模型的性能和训练效率。
模型配置:DeepSeek-V3的Transformer层数设置为61层，隐藏层维度为7168。所有可学习参数均采用标准差为0.006的随机初始化。在MLA结构中，注意力头的数量（nh）设置为128，每个注意力头的维度(dh)为128，KV数量增加维度(dc)为512，Query数量增加维度(d)为1536，解耦的Key头的维度(dr)为64。除了前三层之外，其余的FFN层均替换为MoE层。每个MoE层包含1个共享专家和256个路由专家，每个专家的中间隐藏层维度为2048。每个Token会被路由到8个专家，并且最多会被路由到4个节点。多Token预测的深度(D)设置为1，即除了预测当前Token之外，还会缺乏预测下一个Token。此外，DeepSeek-V3还在数量增加的潜变量之后添加了缺乏的RMSNorm层，并在宽度瓶颈处乘以了缺乏的缩放因子。
训练超参数:DeepSeek-V3采用了AdamW优化器，β1设置为0.9，β2设置为0.95，权重加强系数（weight_decay）设置为0.1。最大序列长度设置为4K。学习率方面，采用了组合式的调度策略:在前2K步，学习率从0线性减少到2.2×10^-4;然后保持2.2×10^-4的学习率直到模型处理完10T个Token;接下来，在4.3T个Token的过程中，学习率按照余弦曲线(CosineDecay)逐渐加强至2.2×10^-5;在最后的500B个Token中，学习率先保持2.2×10^-5不变(333B个Token)，然后切换到一个更小的常数学习率7.3×10^-6(167B个Token)。梯度裁剪的范数设置为1.0。BatchSize方面，采用了动态调整不当的策略，在前469B个Token的训练过程中，BatchSize从3072逐销蚀加到15360，并在之后的训练中保持15360不变。
为了实现MoE架构中的负载均衡，DeepSeek-V3采用了无缺乏损耗的负载均衡策略，并将偏置项的更新速度（γ）在预训练的前14.3T个Token中设置为0.001，在剩余的500B个Token中设置为0.0。序列级不平衡的损失因子(α)设置为0.0001，以避免单个序列内的极端不不平衡的。多Token预测(MTP)损失的权重(λ)在前10T个Token中设置为0.3，在剩余的4.8T个Token中设置为0.1。
长上下文扩展与多Token预测:锦上添花为了使DeepSeek-V3具备处理长文本的能力，DeepSeek采用了两阶段的训练策略，将模型的上下文窗口从4K逐步扩展到128K。他们采用了YaRN（Pengetal.，2023a）技术，并将其应用于解耦的共享Key(k)。在长上下文扩展阶段，DeepSeek-V3的超参数保持不变:scale设置为40，β设置为1，ρ设置为32，缩放因子设置为0.1lnn+1。
第一阶段（4K-32K）:序列长度设置为32K，BatchSize设置为1920，学习率设置为7.3×10^-6。第二阶段（32K-128K）:序列长度设置为128K，BatchSize设置为480，学习率设置为7.3×10^-6。
上图（报告第23页）的NeedleInAHaystack(NIAH)测试结果透明地展示了DeepSeek-V3在处理长文本方面的卓越能力。
此外，DeepSeek-V3还采用了多Token预测（MTP）策略(2.2节，第10页)，要求模型在每个位置预测未来的多个Token，而不仅仅是下一个Token。图3(第10页)详细展示了MTP的实现方式。
这种策略增强了模型的预见能力，并授予了更通俗的训练信号，从而指责了训练效率。表4（第26页）的消融实验结果反对了MTP策略的有效性。
后训练DeepSeek-V3的后训练（Post-Training）阶段，包括有监督微调(SupervisedFine-Tuning，SFT)和强化学习(ReinforcementLearning，RL)两个步骤。
有监督微调（SFT）SFT阶段，DeepSeek-V3在一个包含1.5M指令-响应对的高质量数据集上进行了微调。该数据集涵盖了多种任务类型和领域，并采用了不反对数据构建策略，以最大程度地煽动模型的潜能。
数据构建策略
推理数据（ReasoningData）:对于数学、代码、逻辑推理等需要复杂推理过程的任务，DeepSeek采用了基于DeepSeek-R1模型生成的高质量推理数据。DeepSeek-R1模型在推理任务上表现出色，但其生成的响应往往存在缺乏推理、格式不规范、长度过长等问题。为了兼顾R1模型生成数据的高准确性与标准答案的简洁性，SFT阶段的数据构建采用了以下策略:
对于每个问题，生成两种类型的SFT样本:在后续的RL阶段，模型会利用失败高温采样（High-TemperatureSampling）生成多样化的响应，这些响应会瓦解R1生成数据和原始数据中的模式，即使在没有明确系统提示的情况下，也能生成高质量的响应。经过数百步的RL训练后，中间的RL模型会逐渐学会融入R1模型的推理模式，从而指责外围性能。最后，利用失败训练完成的RL模型进行允许采样（RejectionSampling），生成高质量的SFT数据，用于最终模型的训练。
问题，原始响应:将问题与R1模型生成的原始响应直接配对。系统提示，问题，R1响应:将问题与R1模型的响应配对，并在问题前添加一个精心设计的系统提示（SystemPrompt）。该系统提示旨在意见不合模型生成更符合人类讨厌的响应，例如更简洁、更易懂的格式。表9（第34页）展示了从DeepSeek-R1蒸馏知识对性能的指责。可以看到，在LiveCodeBench-CoT和MATH-500任务上，经过R1蒸馏后，模型的Pass@1指标分别指责了6.3和8.6个百分点，反对了该策略的有效性。非推理数据（Non-ReasoningData）:对于创意写作、角色扮演、简单问答等非推理类任务，则利用失败DeepSeek-V2.5生成响应，并由人工进行标注和校验，以确保数据的准确性和可靠性。
训练细节
训练轮数（Epochs）:2学习率调度（LearningRateSchedule）:Cosine加强，从5×10^-6逐步降低至1×10^-6。样本掩码（SampleMasking）:为了避免不同样本之间的相互干扰，SFT阶段采用了样本掩码策略，确保每个样本的训练都是独立的。
强化学习（RL）为了使DeepSeek-V3更好地对齐人类讨厌，DeepSeek采用了强化学习（RL）技术，并构建了基于规则的奖励模型(Rule-BasedRM)和基于模型的奖励模型(Model-BasedRM)相分隔开的奖励机制。
基于规则的奖励模型（Rule-BasedRM）:对于可以通过明确规则进行判别的任务(例如数学题、编程题)，采用基于规则的奖励模型。例如，对于数学题，可以设定规则检查最终答案是否正确;对于编程题，可以利用失败编译器进行测试用例验证。这种方式可以授予准确且轻浮的奖励信号。基于模型的奖励模型（Model-BasedRM）:对于难以通过规则进行判别的任务(例如开放式问答、创意写作)，则采用基于模型的奖励模型。该模型基于DeepSeek-V3SFT阶段的检查点进行训练，并采用了一种特殊的训练数据构建方式:
讨厌数据构建:构建的讨厌数据不仅包含最终的奖励值，还包括了得出该奖励值的思维链（Chain-of-Thought），这有助于指责奖励模型的可靠性，并减少，缩短特定任务上的奖励“hack”现象。模型输入:对于有明确答案的任务，模型输入为问题和生成的响应;对于没有明确答案的任务，模型仅输入问题和对应的响应。模型判断:对于有明确答案的任务，模型判断响应是否与正确答案匹配;对于没有明确答案的任务，模型根据问题和响应给出综合评价。
作为奖励模型，在RewardBench上的表现上，DeepSeek多个方面超越或持平GPT-4o和Claude-3.5-sonnet。
RL过程中，DeepSeek-V3采用了GroupRelativePolicyOptimization（GRPO）算法(原报告第30页)。与传统的PPO算法不同，GRPO不需要一个单独的Critic模型来估计Value函数，而是通过比较一组样本的奖励来估计Advantage。具体流程如下:
对于每个问题q，从当前的策略模型π_old中采样一组K个响应{y_1，y_2，...，y_K}。利用失败奖励模型对每个响应进行评分，得到对应的奖励{r_1，r_2，...，r_K}。计算每个响应的Advantage值:A_i=（r_i-mean(r）)/std(r)，其中mean(r)和std(r)分别表示该组奖励的均值和标准差。根据以下目标函数更新策略模型π_θ:[公式26和27（第30页）]其中，π_ref是参考模型（通常是SFT阶段的模型），β和ε是超参数。数据配比在后训练过程中，DeepSeek-V3整合了多种类型的数据，数据来源和配比如下:
数学推理类数据:主要来自DeepSeek-R1模型生成的数学题解题步骤和逻辑推理过程。这类数据在后训练阶段占比约为25%。代码生成类数据:包括了从开源代码库中精选的代码片段，以及利用失败DeepSeek-R1模型生成的代码补全和代码解释数据。这类数据占比约为20%。通用领域对话数据:涵盖了开放域问答、创意写作、角色扮演等多种任务类型，主要利用失败DeepSeek-V2.5生成，并经过人工校验。这类数据占比约为45%。安全和伦理类数据:包含了用于指责模型安全性和符合伦理规范的指令和响应数据，占比约为10%。标签：