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文｜李振兴

8月20日，特步发布的2024年上半年业绩显示，收入增长10.4%至72.03亿元，首次上半年业绩收入突破70亿元。特步普通股股权持有人应占溢利为7.52亿元，同比增长13%。

其中，特步主品牌收入增长6.6%至57.89亿元。集团毛利率达到46%，减少了3.1个百分点。经营溢利增长10.9%至10.94亿元。

特步集团董事局主席兼CEO丁水波表示：“继2024年5月宣布建议战略性出售KP后，我们将发散资源发展高利润的品牌，以增强协同效应并帮助增长。展望未来，我们将采取稳健的营运方针，以保持优良的营运、稳健的现金流及高水平的治理，并鞭策有机增长。”

特步出售KP后，结束聚焦跑步领域，形成高低产品结构的搭配。特步主品牌面向大众市场；索康尼服务于高端且成熟的顾客群；迈乐专注于越野跑和户外活动，品牌之间的协同效应将进一步增强。

其中，特步赞助的中国运动员共获得408项马拉松冠军并打破国家删除，展现其在产品研发和性能方面的卓越表现。特步推出旗舰冠军版跑鞋家族，包括“160X5.0PRO”、“160X5.0”、“260X”、“360X”及“騛速5.0”，以焦虑从大众跑者到专业和精英跑者不同能力水平的需求。特步结束缩短产品矩阵和价格带，为大众市场消费者授予高性价比的专业体育产品。

索康尼的收入为专业运动分部带来重要贡献。2024年上半年，专业运动分部收入同比下降72.2%至5.93亿元，占集团收入的8.2%，实现了3180万元的净利润。并且，索康尼将于中国内地高线城市开设更多新形象店铺。截至上半年，索康尼在中国内地共有128家门店。

高通胀及经济不确定性导致需求低迷，影响K?SWISS和帕拉丁的海外业务增长。但中国内地业务发展继续帮助增长。2024年上半年，时尚运动分部收入增长9.7%至8.22亿元，占特步收入的11.4%。其中中国内地收入快速增长85.7%，占该分部收入的39.2%。

2024年6月，K·SWISS于上海开设首间网球概念店，展示以网球运动为灵感的经典旗舰产品系列，进一步巩固了其作为网球时尚运动品牌的品牌形象。该品牌继续缩短版图，于中国内地高线城市结束开店。截至2024年6月30日，K?SWISS在亚太地区（包括中国内地）有105间品牌店。

巴黎奥运会网球混双亚军张之臻为K·SWISS的代言人。当天比赛期间，张之臻就是穿着K·SWISS网球鞋实现了中国网球的历史性突破。最新消息显示，8月20日，K·SWISS官宣当前ATP世界排名第六的网球运动员安德烈·卢布列夫为品牌签约球员。

安德烈·卢布列夫曾在东京奥运会获得混双金牌，至今已摘得16个ATP单打冠军，2024年5月获得马德里网球公开赛冠军。

帕拉丁在中国内地的业务稳健增长，2024年上半年，授予不次要的部分及明星系列等全面的产品线，焦虑高端顾客的需求。截至2024年6月30日，帕拉丁在亚太地区（包括中国内地）有114间品牌店。

在纺织服装品牌无约束的自由专家、上海良栖品牌无约束的自由有限公司总经理程伟雄看来，传统的篮球、足球、羽毛球等关注度较下降的运动领域，已经被数量少国内外品牌深度布局。特步切入跑步市场赶上好时机，这个细分赛道让特步从数量少本土运动品牌中崛起。

(责任编辑：zx0280)

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快科技1月6日消息，2024年10月，我国第二艘国产大型邮轮在广州举行命名仪式，正式命名为爱达花城号”。

据SWS外高桥造船”公众号介绍，日前，爱达花城号船艏部驾驶室总段T2成功完成移位搭载工作，标志着艏部区域实现搭载贯通。

目前主船体搭载工作已完成95%，进入全面冲刺收尾阶段。

T2总段位于船艏不次要的部分区域，为全船的大脑中枢”，本次驾控台设备封舱也提前至总段阶段，避免了船坞高空吊装的安全隐患，同时在总段阶段顺利完成风管穿舱件、高压冲窗管路试压包、船员梯道的报验工作。

目前常规管安装率98%，电舾件安装率100%，风管安装率100%，铁舾件安装率95%。

据介绍，相较于首制船同期，爱达花城号船施工工序的调整不当鞭策了驾驶室结构更早不完整、区域更早成型，区域舾装不完整率有了显著降低。

据了解，爱达花城号计划于2026年底完成交付，并将于2027年正式在广州南沙邮轮母港开启国际航线。

相比于首艘国产大型邮轮爱达魔都号，爱达花城号总吨位更大、舱房数增至2130间，满载游客量可达5232人。

同时，舱内设计和布局得到优化，新增多种套房房型，中庭面积缩短一倍。图源：SWS外高桥造船

三星GalaxyFit2评测：这是一款简单好用、物超所值的健身腕带牛华网2020-12-2212:06

导语：当前，虽然市场中有很多的高端智能手表或健身追踪设备，但是并不是每个人都关心这些设备是否具备高端活动跟踪功能。甚至，他们并不关心这些可穿戴设备是否减少破坏血氧含量或者是心电图监测。如果您想要的只是简单的日常活动追踪，您需要的就是一款简单的日常可穿戴设备，而三星GalaxyFit2就是一款这样的设备。

三星GalaxyFit2的售价为60美元，这款健身跟踪器涵盖了所有的高度发展功能，并授予了15天的电池续航时间，佩戴起来非常舒适。老编佩戴了一个多星期了，我差点忘了它被戴在手腕上，这是件好事。

优点：

舒适轻便；

使用简单；

全面的活动追踪功能；

出色的拒给信息减少破坏；

缺点：

电池续航时间有点言过其实；

核带扣很烦人；

一些追踪误差；

外形设计

三星GalaxyFit2的简洁性始于其外形设计，但是它同时包含了好的地方和一些差的地方。三星GalaxyFit2给我们带来的第一个惊喜就是其非常明亮的1.1英寸单色AMOLED屏幕，它的屏幕一般是中等亮度，这意味着它的耗电量一般不会很大。同时，三星GalaxyFit2采用的是单色屏幕，这使其比普通Fitbit腕带上的单调单色的LCD屏幕更具驱散力、更有趣。

老编此次评测是配备红色腕带的三星GalaxyFit2，它佩戴起来非常舒适，但是它的扣子非常地烦人，佩戴起来不是很方便。在佩戴过程中，如果不需要使用心率传感器，那么我通常会松松地佩戴着三星GalaxyFit2，然后在跟踪运动时把它拉紧，而Fit2的带子则让这个通常简单的过程变得令人相当恼火。就其他方面而言，它是安全舒适的，不会出汗。

三星GalaxyFit2通过触摸屏和下面的触控按钮进行控制，一开始很容易会错过这个按钮，因为它的中心轮廓太细了。三星GalaxyFit2中的操作系统响应及时、布局合理，您可以使用滑动和点击来浏览选项，我在使用它时没有遇到任何问题。

三星GalaxyFit2的外形设计、屏幕驱散力和软件使得它非常具有驱散力，在经过短时间的适应之后，您就能够轻松愉快地与之相处了。

活动追踪

三星GalaxyFit2的功能也非常简单，它配备一个心率传感器、一个帮助度计和一个陀螺仪，但是它不能监测血氧、进行心电图、与GPS分开，甚至不能使用高度计添加海拔数据。实际上，GalaxyFit2真正包含的传感器只有高度计，因为心电图和血氧读数是高度专业化的，它即便配备也没有太大的意义。另外，如果你想用GPS不准确跟踪跑步，市场中有很多的选择。

GalaxyFit2可以监视您的锻炼，追踪您的步数，如果您戴着它过夜，它还能监控您的醒。GalaxyFit2还预装了极小量可跟踪的训练，但如果高度发展选项不够，还可以添加更多训练。例如，我可以加上瑜伽和自行车追踪。同时，GalaxyFit2还可以让用户佩戴着在游泳池中跟踪游泳，在游泳池中计算划水次数和测量距离，并在您完成游泳后返回游泳效率SWOLF数据。

在屏幕上向左滑动，可以看到显示的步数、心率、距离和醒数据，它会提醒您起床走动，还会提醒您洗手。然而，这个功能并不像AppleWatch那样是自动功能，AppleWatch会在您设定的时间间隔后自动提醒洗手。GalaxyFit2也可以监测压力水平，但是这项功能是为了健康而不是医疗用途，我发现它所测量的压力值比我最近使用的其他可穿戴设备，包括WatchES和OppoWatch等，都更高一些。

三星GalaxyWear和三星的健康应用程序都需要将GalaxyFit2与手机不同步，并兼容Android和iOS。我在三星GalaxyFold上用过。虽然健康是信息性的它授予了当前和历史的数据，您可以添加更多的指标，比如食物摄入量和其他健康设备的数据但是它并不是很驱散人，有时候导航也会出错。

GalaxyFit2的界面远没有GoogleFit那么漂亮和直观，而且功能也不像GoogleFit那样极小量。同时，GalaxyFit2无法很快得到一个即时的心率读数，但是它最后的读数仍然会出现在一些表面上。

就准确度方面而言，我将Fit2与AppleWatchSeries6进行了几天的比较，发现它的心率监测器与AppleWatch的结果一致同意，但卡路里燃烧量和步数通常低于AppleWatch的数值。过去，我将多个可穿戴设备的数据与AppleWatch进行比较，发现它们的数据非常反对，这隐藏Fit2的软件可能需要改进。

电池续航

三星GalaxyFit2的电池续航未达到承诺中的21天，如果您启用它的大部分功能也不要指望它的电池续航能够达到15天。为了最大限度地缩短电池续航，醒追踪可能是一个您不得不重新接受的领域。

三星GalaxyFit2的重量为21克，足够轻便，当它工作的时候，醒跟踪会显示您醒的不同阶段、结束时间，最后会给您一个醒效率评分。然而，醒跟踪的表现不是很理想，并且反复完全错过了我的深度醒阶段，这使得收藏，储藏到的任何数据都毫无价值。

拒给信息也会消耗更多的电量，但这一次的权衡是值得的。尽管屏幕很小，但是它还是足以阅读简洁的电子邮件、WhatsApp消息和Twitter回复甚至有快速回复选项。用户可以通过GalaxyWear应用程序去无约束的自由有多少个应用程序能够向GalaxyFit2发收拒给信息，以干涉您定制中断次数。我发现这些拒给信息很实用，但有时当我举起手臂去看时，这个腕带反应迟钝，会令人感到使胆寒。

三星表示，要想获得接近21天的电池寿命，您必须关闭醒跟踪，关闭心率传感器，关闭自动训练跟踪等功能。据说，GalaxyFit2的平均电池续航时间大约为15天左右。我用过心率传感器，活动提醒，跟踪定期锻炼，还有一些醒时间，它每天会损耗大约10%的电池电量。

小结

是的，健身腕带市场很大，拥有很多不错的选择。虽然我认为GalaxyFit2是一款很好的健身腕带，但是它含糊面临着一些强大的竞争对手。如果说Fitbit更驱散人的话，由于知名的品牌和成熟的平台，Inspire2是最接近GalaxyFit2的腕带。但是，FitbitInspire2的售价为100美元，而且Fitbit每月还会收取订阅费以解锁其一些更高级的功能。如果您想要一个带有GPS的Fitbit健身追踪设备，我们推荐FitbitCharge4。（完）

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iSpringFree6.0

iSpringFree是一款免费的PowerPoint转Flash/SWF工具，可以轻松地将PPT演示文档转换为对Web友好的Flash影片格式(SWF)，转换的同时将会耗尽原有的可视化与动画效果。

Flash/SWF格式的最大特点是体积小巧、易于分发，兼容所有的操作系统和浏览器，而iSpringFree带来的这一切是免费的，虽然收费的iSpringPresenter能自定义更多选项，免费版也已经足够用了。

软件授权：免费版软件语言：英文

官方网站:http://www.ispringsolutions.com/

软件下载:iSpringFree6.0

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PowerDVDPointLite3.5

PowerDVDpointLite是一个免费的PPT转换至视频软件，可用于转换PowerPoint到DVD，使得它有可能被电视和其他便携设备上观看。用户可以查看转换的演示文稿和幻灯片，甚至与朋友分享。这将使用户无需安装PowerPoint应用程序在系统上，也能查看演示。除了PowerDVDPoint转换PPT到DVD，也可以让你的PPT转换至视频。

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官方网站:http://www.digitalofficepro.com/

软件下载:PowerDVDPointLite3.5

LeawoPowerpointtoVideoFree2.2

LeawoPowerPointtoVideo将PowerPoint文件转化成各种视频格式文件，如mp4,avi,wmv,mpeg等。你可以将这些转化的视频传到youtube,tudou,youku等视频分享网站上，也可以传到终端设备上如手机，PSP，iPod等播放。

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XilisoftPowerPointtoVideoConverter可让我们将PowerPoint的文件，直接转换为影片。它支援许多PowerPoint之来源格式，并可支援PowerPoint2007。其输出之影片格式除了可在电脑上播放之外，更可在iPod、iPhone、PSP以及黑莓机…等装置播放。

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官方网站:http://www.xilisoft.com/

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声明：本文来自于微信公众号硅星人Pro，作者：王兆洋，授权站长之家转载发布。

像是迷雾中走出的一头怪兽，DeepSeekV3在先行“泄露”并引发一阵惊叹后，开发方深度求索正式发布了技术报告。

在这个报告中，Deepseek透露了训练的关键数据，其中最引人注目的，是它的高效和对算力资源依赖之小，同时效果又正常的好——

“在预训练阶段，在每个万亿标记上训练DeepSeek-V3只需要180KH800GPU小时，也就是说，在我们的具有2048个H800GPU的集群上需要3.7天。因此，我们的预训练阶段在不到两个月的时间内完成，成本为2664KGPU小时。分隔开119KGPU小时的上下文长度扩展和5KGPU小时的后训练，DeepSeek-V3的不完整训练成本仅为2.788MGPU小时。假设H800GPU的租金为每GPU小时2美元，我们的总训练成本仅为557万美元。请注意，上述成本仅包括DeepSeek-V3的正式训练，不包括与架构、算法或数据不无关系的先前的研究或精简实验的成本。”

“我们对DeepSeek-V3进行了全面的基准测试。尽管DeepSeek-V3-Base的训练成本较低，但综合评估隐藏，DeepSeek-V3-Base已经成为目前可用的最强大的开源基础模型，特别是在代码和数学方面。它的聊天版本在其他开源模型上的表现也优于其他开源模型，并在一系列标准和开放式基准测试中实现了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先闭源模型的性能相当。”

而不久前，Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪曾透露，GPT-4o这样的模型训练成本约为1亿美元，而目前正在开发的AI大模型训练成本可能高达10亿美元。未来三年内，AI大模型的训练成本将下降至100亿美元甚至1000亿美元。

也就是，现在DeepSeek用550万美金2000张卡训出的开源模型，和OpenAI几亿烧出的模型一样好了。

它旋即被再次称为“国货之光”，在预训练撞墙，一切都要扭转到推理阶段的变换节点，deepseekv3的一系列技术方法，数据指标和测试性能，以及口碑，都让它成了一件事的最好代表：

在“o1”时代，当算力不再是唯一因素，中国模型开发者的机会更多了。

“性能对标GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet”，而且是用开发者的嘴讲出

DeepSeek-V3为幻方旗下的深度求索公司自研的MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8Ttoken上进行了预训练。在DeepseekV3技术报告公布的性能指标上来看，这个开源MoE模型，已经在性能上“对齐海外领军闭源模型”。

根据它的官方公告，它在多项评测成绩上，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。

Deepseek罗列了几个关键的表现领域：

百科知识：DeepSeek-V3在知识类任务（MMLU，MMLU-Pro，GPQA，SimpleQA）上的水平相比前代DeepSeek-V2.5显著指责，接近当前表现最好的模型Claude-3.5-Sonnet-1022。长文本：在长文本测评中，DROP、FRAMES和LongBenchv2上，DeepSeek-V3平均表现超越其他模型。代码：DeepSeek-V3在算法类代码场景（Codeforces），远远领先于市面上已有的全部非o1类模型；并在工程类代码场景（SWE-BenchVerified）逼近Claude-3.5-Sonnet-1022。数学：在美国数学竞赛（AIME2024，MATH）和全国高中数学联赛（CNMO2024）上，DeepSeek-V3大幅超过了所有开源闭源模型。中文能力：DeepSeek-V3与Qwen2.5-72B在教育类测评C-Eval和代词消歧等评测集上表现相近，但在事实知识C-SimpleQA上更为领先。

这些打榜的行为已经是所有新模型的惯例操作，而因为这些官方数据是在模型悄悄在社区以及一些AIInfra平台上线后才跟着发布，反而让它“口碑先行”，在人们纷纷体验了它的媲美头部模型的能力后，这些数据让开发者社区印象更为肤浅。

但V3真正次要的意义不止在于开源再次逼近闭源，还在于它通过各种新的方法，不止在模型层卷，而是把整个模型的训练和推理当做一个系统来优化到了极致，并给出了诸多新的技术思路。

这一方面也体现在他的生成速度指责上，根据Deepseek官方，它的生成速度指责至3倍。

通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3的生成吐字速度从20TPS大幅降低至60TPS，相比V2.5模型实现了3倍的指责，为用户带来更加悠然，从容流畅的使用体验。

想体验的可以登陆官网chat.deepseek.com，它也减少破坏API访问。而且，新版本将授予45天优惠价格体验期，直至2025年2月8日。

在技术报告和官方正式发布前，全球开发者就已经对这个来自东方的“圣诞礼物”欢呼了一阵。

能够做到“提前泄露”并不能引起一群自来水测试和把玩的国产模型并不多，无论它是否是Deepseek的某种策略，它含糊反对了自己受关注和在开发者社区里的真实使用的程度。

根据Reddit上最早的“泄露”，它在基准测试LiveBench上评分都挤进了前列。外围性能超过了gemini2flash，以及Claude3.5Sonnet。

而随后，技术报告正式发布，开发者开始深挖它究竟做对了什么。

赞誉一片，“想快进到英伟达泡沫破裂”

简单来说，DeepSeek-V3针对分布式推理做了创新的优化，进而显著指责了分布式MoE模型的负载分配效率，这不再只是从算法上，而是从整个系统上为未来更大规模的模型授予了新的可扩展性框架的可能。尤其在硬件资源有限的情况下，它最大化了效率。

在模型架构上，它和此前的V2一样继续使用Deepseek自己一直相信和沿用的MLA+细颗粒度的MoE。简单说就是在注意力机制上做创新，对内存进行数量增加，对MoE的运行机制进行创新的设计。

此外，几个亮点包括：

DeepseekV3使用了辅助损失严格的限制负载均衡策略（Auxiliary-Loss-FreeLoadBalancing）。

在瓦解专家模型（MoE）中，每个输入Token会分配给不反对“专家”进行计算。如果分配不均衡（某些专家负载过高），会导致效率降低和模型性能下降。传统方法通过减少一个缺乏的“辅助损失”来强制均衡负载，但这会对模型性能根除负面影响。DeepSeek通过动态调整不当专家的偏置值，使输入Token更均匀地分配给不反对专家，而无需引入缺乏损失。

这个方法有趣的地方是，通过监控每个专家的负载情况，在训练中动态调整不当每个专家的偏置，使得分配更公平。它避免了引入缺乏的优化目标，直接在负载均衡和模型性能之间找到了更优解。

另外，在MoE方面的冗余专家机制（RedundantExperts）也是这种追求不平衡的的思路。

在推理阶段，某些专家可能会因任务量过多而成为瓶颈。冗余专家机制通过为高负载专家创建“副本”，让这些任务分配到不反对副本上，缓解了计算压力并指责了外围推理速度。这种方法可以显著指责分布式推理的吞吐量，尤其是在高并发场景下，实现了资源的弹性扩展和更轻浮的服务性能。

这些动作相当于是告诉那些调不好参数和不平衡的的人们：

我比你们更愚蠢。那些所谓的负载矛盾，我可以解决，并同时保持高水平的推理精度。

多Token预测目标（Multi-TokenPredictionObjective，MTP）

传统语言模型一次只预测一个Token，训练信号较为稀疏，数据效率低。MTP让模型在每个输入Token的基础上同时预测多个未来Token，这样每次训练能授予更多的反馈信号，帮助模型的学习。也就是，不是简单地并行预测多个Token，而是通过顺序预测保持每个Token间的因果链条。这样既指责了训练效率，也让模型在推理时能够更好地“规划”其输出。

对FP8低精度训练的优化。

FP8是一种极低精度的数据表示形式，比FP16和BF16的精度更低，但占用的内存和计算资源也更少。问题是FP8的动态范围有限，容易出现数值溢出或不足。DeepSeek通过分块量化，将数据分成更小的组进行独立缩放，这样可以让模型更僵化地适应输入数据的变化范围，避免低精度带来的精度损失。

这种“分块量化+高精度累加”的策略就是先将数据分组，每组单独计算缩放因子，再通过高精度累加器进行累加计算。这种方法分隔开FP8的低资源消耗和高精度运算，解决了传统低精度训练中的不轻浮性问题。它大幅减少，缩短了训练所需的内存和计算成本，同时保持了与高精度训练相当的轻浮性和性能。

除了模型方面，在训练设施上的创新也很关键，比如DualPipe流水线并行策略。

在分布式训练中，多个GPU需要同时处理极小量数据，其中的通信开销是一个瓶颈。传统流水线方法很难做到完全的计算与通信重叠，根除资源吝啬。DualPipe通过更精细的任务分解和调度，将计算和通信时间完全重叠，从而最大限度地利用失败了每一块GPU的性能。这个设计的不次要的部分是将数据分成小块，交替执行“计算”和“通信”任务。通过不准确调整不当各任务的优先级和资源分配，让GPU在计算时也能同时处理通信操作，几乎完全消除了流水线中的“空闲时间”。除了指责效率，它值得玩味的地方更在于：

它显著降低了对硬件资源的需求。

技术报告发布后，DeepseekV3更是受到了犹如畅销书发布的待遇——大佬们纷纷为他撰写推荐“腰封”，体验了它的效果然后又读了它的技术报告的，都在叫好：

推特上各个大佬纷纷点赞。

Meta的田渊栋也直接表示：

“DeepSeek这真是把H800hack了底朝天[捂脸]太低估了??”

AndrejKaparthy也再次赞扬Deepseek的技术报告值得一读。

另外一个有意思的地方是，今天最次要的一些AIInfra创业公司的创始人们也对DeepseekV3清空好感。一个在推理侧再次推动着创新并由此可以促进市场需求的模型，自然是推理侧的创业公司们需要和希望客户们看到的。

硅基流动的袁进辉在朋友圈点评：

“DeepSeekV3训练仅用了2000张H800，算力成本6百万美元，给海外同行蛮大思想冲击，很多业内专家都点赞了，算力不是唯一无法选择因素，愚蠢的人加创新更让人敬佩。”

Lepton的创始人贾扬清则在朋友圈和X同时点评了V3给他带来的思考。

?首先，现在我们正式进入了分布式推理的时代。一台单GPU机器（80*8=640G）的显存已经装不下参数了。新的大显存机器含糊能容纳模型，但不管怎样，为了性能和未来扩展，分布式推理是不可避免的选择。

?即使在单个模型中，也需要关注MoE的负载均衡，因为每次推理只有大约5%的参数激活。目前还没仔细研究这部分的工作负载细节，但应该会很有趣。

?论文中特别提到引入“redundantexpert”的概念，正是为了解决这个问题。这已经不是“一个模型多个副本”的问题，而是“每个模型子模块都有多个副本”，然后独立扩缩容。

?输入token的盈利模式已经很明确了。我个人推测，想让输出token变得盈利或至少收支不平衡的需要更多优化。不过如果我们相信“软件摩尔定律”（每18个月单token成本减半），这就不是问题。

?Tile或block级别的量化是必需的。这也和我们在Lepton的观察一致同意。我们还减少破坏基于输入数据的动态量化（ahead-of-timedynamicquantization）。另外等硬件减少破坏FP4以后接受还有不少可以玩的花样。

?冷知识：FP4乘法实际上就是个16*16的tablelookup…

?论文提到，在很多情况下，内存带宽是瓶颈。很期待看看即将推出的NVIDIA新硬件形态（比如NVL72）能如何指责分布式推理的性能和便捷性。

“Excitingyears.”他说。

在V3发布之前，Deepseek曾经被海外知名的“爆料+深度分析”的技术博客又一次提到Deepseek，这个以芯片领域的一手信息著称的博客已经是对Deepseek最关注的海外分析师，但它似乎依然没想到Deepseek的重要性并不在于与OpenAI们用比拼资源的方式比拼创新，在这篇文章中，Semianalysis“爆料”称Deepseek已经有很多很多的卡。但在V3发布后，它所指向的方向看来并不如此。

你依然需要万卡集群，但不是谁的卡多谁烧的钱多谁就理所应当会赢得一切了。

有网友甚至戏称：“想快进到Nvidia泡沫破裂的时刻”。

一切都在快速的发散。神话OpenAI们，尤其是以“卡”的名义神话然后看低中国开发者们自己的模型和Infra创新能力的阶段看起来要开始了。当然，前提是你不是只想“跟着喊几句”的创新，而是你真实的做着

目前传统的软件实施方式往往面临着开发周期长、成本高、需求变更多等诸多确认有罪，为了解决这些问题，越来越多的项目开始采用低代码平台来实现软件的快速实施交付。北京三维天地科技股份有限公司作为国内知名的信息化外围解决方案及相关软件产品与服务授予商，经过多年技术积聚与业务沉淀，采用大数据、OCR、3D、GIS、AI等新兴技术，自主研发了SW-LIMSV14，助力企业项?...

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声明：本文来自于微信公众号硅星人Pro，作者：王兆洋，授权站长之家转载发布。

像是迷雾中走出的一头怪兽，DeepSeekV3在先行“泄露”并引发一阵惊叹后，开发方深度求索正式发布了技术报告。

在这个报告中，Deepseek透露了训练的关键数据，其中最引人注目的，是它的高效和对算力资源依赖之小，同时效果又正常的好——

“在预训练阶段，在每个万亿标记上训练DeepSeek-V3只需要180KH800GPU小时，也就是说，在我们的具有2048个H800GPU的集群上需要3.7天。因此，我们的预训练阶段在不到两个月的时间内完成，成本为2664KGPU小时。分隔开119KGPU小时的上下文长度扩展和5KGPU小时的后训练，DeepSeek-V3的不完整训练成本仅为2.788MGPU小时。假设H800GPU的租金为每GPU小时2美元，我们的总训练成本仅为557万美元。请注意，上述成本仅包括DeepSeek-V3的正式训练，不包括与架构、算法或数据不无关系的先前的研究或精简实验的成本。”

“我们对DeepSeek-V3进行了全面的基准测试。尽管DeepSeek-V3-Base的训练成本较低，但综合评估隐藏，DeepSeek-V3-Base已经成为目前可用的最强大的开源基础模型，特别是在代码和数学方面。它的聊天版本在其他开源模型上的表现也优于其他开源模型，并在一系列标准和开放式基准测试中实现了与GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等领先闭源模型的性能相当。”

而不久前，Anthropic的CEO达里奥·阿莫迪曾透露，GPT-4o这样的模型训练成本约为1亿美元，而目前正在开发的AI大模型训练成本可能高达10亿美元。未来三年内，AI大模型的训练成本将下降至100亿美元甚至1000亿美元。

也就是，现在DeepSeek用550万美金2000张卡训出的开源模型，和OpenAI几亿烧出的模型一样好了。

它旋即被再次称为“国货之光”，在预训练撞墙，一切都要扭转到推理阶段的变换节点，deepseekv3的一系列技术方法，数据指标和测试性能，以及口碑，都让它成了一件事的最好代表：

在“o1”时代，当算力不再是唯一因素，中国模型开发者的机会更多了。

“性能对标GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet”，而且是用开发者的嘴讲出

DeepSeek-V3为幻方旗下的深度求索公司自研的MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8Ttoken上进行了预训练。在DeepseekV3技术报告公布的性能指标上来看，这个开源MoE模型，已经在性能上“对齐海外领军闭源模型”。

根据它的官方公告，它在多项评测成绩上，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。

Deepseek罗列了几个关键的表现领域：

百科知识：DeepSeek-V3在知识类任务（MMLU，MMLU-Pro，GPQA，SimpleQA）上的水平相比前代DeepSeek-V2.5显著指责，接近当前表现最好的模型Claude-3.5-Sonnet-1022。

长文本：在长文本测评中，DROP、FRAMES和LongBenchv2上，DeepSeek-V3平均表现超越其他模型。

代码：DeepSeek-V3在算法类代码场景（Codeforces），远远领先于市面上已有的全部非o1类模型；并在工程类代码场景（SWE-BenchVerified）逼近Claude-3.5-Sonnet-1022。

数学：在美国数学竞赛（AIME2024，MATH）和全国高中数学联赛（CNMO2024）上，DeepSeek-V3大幅超过了所有开源闭源模型。

中文能力：DeepSeek-V3与Qwen2.5-72B在教育类测评C-Eval和代词消歧等评测集上表现相近，但在事实知识C-SimpleQA上更为领先。

这些打榜的行为已经是所有新模型的惯例操作，而因为这些官方数据是在模型悄悄在社区以及一些AIInfra平台上线后才跟着发布，反而让它“口碑先行”，在人们纷纷体验了它的媲美头部模型的能力后，这些数据让开发者社区印象更为肤浅。

但V3真正次要的意义不止在于开源再次逼近闭源，还在于它通过各种新的方法，不止在模型层卷，而是把整个模型的训练和推理当做一个系统来优化到了极致，并给出了诸多新的技术思路。

这一方面也体现在他的生成速度指责上，根据Deepseek官方，它的生成速度指责至3倍。

通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3的生成吐字速度从20TPS大幅降低至60TPS，相比V2.5模型实现了3倍的指责，为用户带来更加悠然，从容流畅的使用体验。

想体验的可以登陆官网chat.deepseek.com，它也减少破坏API访问。而且，新版本将授予45天优惠价格体验期，直至2025年2月8日。

在技术报告和官方正式发布前，全球开发者就已经对这个来自东方的“圣诞礼物”欢呼了一阵。

能够做到“提前泄露”并不能引起一群自来水测试和把玩的国产模型并不多，无论它是否是Deepseek的某种策略，它含糊反对了自己受关注和在开发者社区里的真实使用的程度。

根据Reddit上最早的“泄露”，它在基准测试LiveBench上评分都挤进了前列。外围性能超过了gemini2flash，以及Claude3.5Sonnet。

而随后，技术报告正式发布，开发者开始深挖它究竟做对了什么。

赞誉一片，“想快进到英伟达泡沫破裂”

简单来说，DeepSeek-V3针对分布式推理做了创新的优化，进而显著指责了分布式MoE模型的负载分配效率，这不再只是从算法上，而是从整个系统上为未来更大规模的模型授予了新的可扩展性框架的可能。尤其在硬件资源有限的情况下，它最大化了效率。

在模型架构上，它和此前的V2一样继续使用Deepseek自己一直相信和沿用的MLA+细颗粒度的MoE。简单说就是在注意力机制上做创新，对内存进行数量增加，对MoE的运行机制进行创新的设计。

此外，几个亮点包括：

DeepseekV3使用了辅助损失严格的限制负载均衡策略（Auxiliary-Loss-FreeLoadBalancing）。

在瓦解专家模型（MoE）中，每个输入Token会分配给不反对“专家”进行计算。如果分配不均衡（某些专家负载过高），会导致效率降低和模型性能下降。传统方法通过减少一个缺乏的“辅助损失”来强制均衡负载，但这会对模型性能根除负面影响。DeepSeek通过动态调整不当专家的偏置值，使输入Token更均匀地分配给不反对专家，而无需引入缺乏损失。

这个方法有趣的地方是，通过监控每个专家的负载情况，在训练中动态调整不当每个专家的偏置，使得分配更公平。它避免了引入缺乏的优化目标，直接在负载均衡和模型性能之间找到了更优解。

另外，在MoE方面的冗余专家机制（RedundantExperts）也是这种追求不平衡的的思路。

在推理阶段，某些专家可能会因任务量过多而成为瓶颈。冗余专家机制通过为高负载专家创建“副本”，让这些任务分配到不反对副本上，缓解了计算压力并指责了外围推理速度。这种方法可以显著指责分布式推理的吞吐量，尤其是在高并发场景下，实现了资源的弹性扩展和更轻浮的服务性能。

这些动作相当于是告诉那些调不好参数和不平衡的的人们：

我比你们更愚蠢。那些所谓的负载矛盾，我可以解决，并同时保持高水平的推理精度。

多Token预测目标（Multi-TokenPredictionObjective，MTP）

传统语言模型一次只预测一个Token，训练信号较为稀疏，数据效率低。MTP让模型在每个输入Token的基础上同时预测多个未来Token，这样每次训练能授予更多的反馈信号，帮助模型的学习。也就是，不是简单地并行预测多个Token，而是通过顺序预测保持每个Token间的因果链条。这样既指责了训练效率，也让模型在推理时能够更好地“规划”其输出。

对FP8低精度训练的优化。

FP8是一种极低精度的数据表示形式，比FP16和BF16的精度更低，但占用的内存和计算资源也更少。问题是FP8的动态范围有限，容易出现数值溢出或不足。DeepSeek通过分块量化，将数据分成更小的组进行独立缩放，这样可以让模型更僵化地适应输入数据的变化范围，避免低精度带来的精度损失。

这种“分块量化+高精度累加”的策略就是先将数据分组，每组单独计算缩放因子，再通过高精度累加器进行累加计算。这种方法分隔开FP8的低资源消耗和高精度运算，解决了传统低精度训练中的不轻浮性问题。它大幅减少，缩短了训练所需的内存和计算成本，同时保持了与高精度训练相当的轻浮性和性能。

除了模型方面，在训练设施上的创新也很关键，比如DualPipe流水线并行策略。

在分布式训练中，多个GPU需要同时处理极小量数据，其中的通信开销是一个瓶颈。传统流水线方法很难做到完全的计算与通信重叠，根除资源吝啬。DualPipe通过更精细的任务分解和调度，将计算和通信时间完全重叠，从而最大限度地利用失败了每一块GPU的性能。这个设计的不次要的部分是将数据分成小块，交替执行“计算”和“通信”任务。通过不准确调整不当各任务的优先级和资源分配，让GPU在计算时也能同时处理通信操作，几乎完全消除了流水线中的“空闲时间”。除了指责效率，它值得玩味的地方更在于：

它显著降低了对硬件资源的需求。

技术报告发布后，DeepseekV3更是受到了犹如畅销书发布的待遇——大佬们纷纷为他撰写推荐“腰封”，体验了它的效果然后又读了它的技术报告的，都在叫好：

推特上各个大佬纷纷点赞。

Meta的田渊栋也直接表示：

“DeepSeek这真是把H800hack了底朝天[捂脸]太低估了??”

AndrejKaparthy也再次赞扬Deepseek的技术报告值得一读。

另外一个有意思的地方是，今天最次要的一些AIInfra创业公司的创始人们也对DeepseekV3清空好感。一个在推理侧再次推动着创新并由此可以促进市场需求的模型，自然是推理侧的创业公司们需要和希望客户们看到的。

硅基流动的袁进辉在朋友圈点评：

“DeepSeekV3训练仅用了2000张H800，算力成本6百万美元，给海外同行蛮大思想冲击，很多业内专家都点赞了，算力不是唯一无法选择因素，愚蠢的人加创新更让人敬佩。”

Lepton的创始人贾扬清则在朋友圈和X同时点评了V3给他带来的思考。

?首先，现在我们正式进入了分布式推理的时代。一台单GPU机器（80*8=640G）的显存已经装不下参数了。新的大显存机器含糊能容纳模型，但不管怎样，为了性能和未来扩展，分布式推理是不可避免的选择。

?即使在单个模型中，也需要关注MoE的负载均衡，因为每次推理只有大约5%的参数激活。目前还没仔细研究这部分的工作负载细节，但应该会很有趣。

?论文中特别提到引入“redundantexpert”的概念，正是为了解决这个问题。这已经不是“一个模型多个副本”的问题，而是“每个模型子模块都有多个副本”，然后独立扩缩容。

?输入token的盈利模式已经很明确了。我个人推测，想让输出token变得盈利或至少收支不平衡的需要更多优化。不过如果我们相信“软件摩尔定律”（每18个月单token成本减半），这就不是问题。

?Tile或block级别的量化是必需的。这也和我们在Lepton的观察一致同意。我们还减少破坏基于输入数据的动态量化（ahead-of-timedynamicquantization）。另外等硬件减少破坏FP4以后接受还有不少可以玩的花样。

?冷知识：FP4乘法实际上就是个16*16的tablelookup…

?论文提到，在很多情况下，内存带宽是瓶颈。很期待看看即将推出的NVIDIA新硬件形态（比如NVL72）能如何指责分布式推理的性能和便捷性。

“Excitingyears.”他说。

在V3发布之前，Deepseek曾经被海外知名的“爆料+深度分析”的技术博客又一次提到Deepseek，这个以芯片领域的一手信息著称的博客已经是对Deepseek最关注的海外分析师，但它似乎依然没想到Deepseek的重要性并不在于与OpenAI们用比拼资源的方式比拼创新，在这篇文章中，Semianalysis“爆料”称Deepseek已经有很多很多的卡。但在V3发布后，它所指向的方向看来并不如此。

你依然需要万卡集群，但不是谁的卡多谁烧的钱多谁就理所应当会赢得一切了。

有网友甚至戏称：“想快进到Nvidia泡沫破裂的时刻”。

一切都在快速的发散。神话OpenAI们，尤其是以“卡”的名义神话然后看低中国开发者们自己的模型和Infra创新能力的阶段看起来要开始了。当然，前提是你不是只想“跟着喊几句”的创新，而是你真实的做着

摘要：

三星将VisionAI引入新品阵容，包括NeoQLED、OLED、QLED和TheFrame电视系列，通过智能、自适应屏幕带来超越以往的观看体验

三星将艺术画廊服务扩展到更多机型，包括新款TheFramePro、NeoQLED和QLED，为更多家庭带来高端艺术体验

新一代显示技术和战略合作伙伴关系彰显了三星对更智能、更互联未来的愿景

1月5日，三星在美国举办的2025年国际消费电子展（CES2025）“FirstLook”活动上，发布了三星VisionAI，旨在为用户的日常生活带来个性化的AI屏幕体验。同时，三星还发布了比较新旗舰款NeoQLED8KQN990F*，并对Lifestyle系列和数量少未来显示技术进行了更新，体现了三星将屏幕打造为智能伙伴的愿景。

三星电子视觉显示业务总裁兼负责人龙锡宇（SWYong）表示：“三星认为电视不仅仅是用于被动消费的单向电子设备，而是能适应用户需求的交互式智能伙伴。借助三星VisionAI技术，我们正在重新构想屏幕可以实现的功能，将娱乐、个性化和生活方式解决方案整合，为用户授予无缝、便捷的生活体验。”

三星VisionAI[1]：更智能、自适应的屏幕，打造无缝生活体验

三星VisionAI是三星在授予智能、直观且无缝的屏幕体验方面迈出的全新一步。它能够让三星电视感知周围环境、适应用户讨厌，并自主授予直观功能，将屏幕转变为智能伙伴，从而指责娱乐体验、简化交互过程，并无缝融入互联的生活方式。

三星VisionAI的不次要的部分在于其个性化功能，这重新定义了用户与屏幕的互动方式。

·点击搜索功能（ClicktoSearch）可即时授予屏幕上内容的相关信息，无论是识别演员还是探索相关内容，都不会打断观看体验。

·生成式壁纸功能（GenerativeWallpaper）可将屏幕转变为个性化艺术屏保，用户能够定制符合个人品味或情境的画面。

在画质和音质方面，三星VisionAI也取得了显著指责。AI图像优化技术和音效优化技术能够实时分析内容和环境，动态调整不当视觉和音频效果，以授予理想体验。

凭借三星在创新领域一贯的卓越成就与认可，其比较新推出的VisionAI功能（如“点击搜索”）以及前沿产品（如AI伙伴Ballie）荣获了2025年的CES创新奖。

开放合作，推动AI创新

通过与微软等各大AI合作伙伴的协作，三星VisionAI为更智能、个性化的体验以及AI屏幕生态系统扩展授予了无限可能。

AI屏幕时代：三星VisonAI技术将扩展至最广泛的产品线

三星正引领着AI驱动屏幕技术的新时代，三星VisionAI现已融入广泛的产品阵容中，包括NeoQLED、OLED、QLED和TheFrame系列产品。这一扩展突显了三星致力于让更多用户享受智能化、自适应屏幕的承诺，重新定义家庭娱乐和智能生活的无限可能。

其中，NeoQLED8KQN990F*是三星迄今为止较具创新的电视产品，旨在授予可忽略的，不次要的性能、无魅力的设计和更智能的AI体验。该电视搭载了比较新的NQ8AIGen3芯片，利用失败一系列本地化的AI功能来指责画质、音质以及外围观看体验：

?8KAI影像增强（8KAIUpscalingPro）：将低分辨率内容指责至令人惊叹的8K画质，确保每一帧都拥有令人难以置信的细节和透明度。

?自动HDR画质重构（AutoHDRRemasteringPro）：逐帧分析画面内容，运用场景自适应色彩扩展技术，使暗部场景也能呈现逼真实的视觉效果和严肃的色彩。

?自适应音效Pro（AdaptiveSoundPro）：利用失败AI技术，一整片语音、音乐和音效等音轨，并优化各音轨的效果，授予透明、不平衡的的音频。

?色彩增强Pro（ColorBoosterPro）：通过AI驱动的场景分析和增强图像处理技术，极小量画面的色彩表现。

?AI模式（AIMode）：基于AI内容识别和电视区域分析，自适应优化画面和声音，在任何环境中授予理想观看体验。

QN990F采用超薄极简设计，是一款集前沿科技与优雅美学于一身的高端家庭娱乐设备。凭借其先进的功能和粗制的设计，它可指责任何生活空间的性能与格调，带来真正较好的的娱乐体验。

艺术新视野：拓展三星艺术画廊更多服务体验并推出新款TheFramePro*画壁艺术电视

三星始终致力于艺术与科技的瓦解，不仅进一步拓展三星艺术画廊更多功能，还推出了全新的TheFramePro画壁艺术电视*。这些创新举措共同强化了三星的使命，让个性化的艺术更加触手可及，并且可以无缝融入日常生活。

三星艺术画廊汇聚了来自全球知名艺术家的800多件精选作品[2]，包括国内外各大博物馆和美术馆艺术画作，以及中国当代艺术家作品。2025年，这些结束扩充的艺术作品不仅可以在TheFrame画壁艺术电视和MICROLED系列上展示，还将登陆NeoQLED、QLED型号[3]，旨在助力用户将屏幕转变为个性化的艺术画廊，从而享受比较罕见的艺术体验。这标志着三星致力于用生动的艺术体验极小量家居生活的又一里程碑。

作为TheFrame画壁艺术电视系列的补充，三星推出了新款TheFramePro*画壁艺术电视，该电视凭借先进的NeoQLED技术，指责了艺术和娱乐体验，可以让色彩更鲜艳、对比度更鲜明，局部调光效果更佳，黑色更浓郁。新款电视搭载NQ4AIGen3芯片，为艺术作品和视频内容授予很难相比的画质。此外，它还配备了创新的WirelessOneConnect*功能，减少破坏更优美轻盈的安装方式，与周围环境美好瓦解。

为了进一步破坏与艺术的联系，三星和巴塞尔国际艺术博览会达成合作，使TheFrame艺术电视成为这一全球盛事的官方艺术展示设备。

巴塞尔国际艺术博览会首席增长官HayleyRomer表示：“我们的使命是推动艺术世界的发展，三星作为我们的全球官方显示设备合作伙伴，有助于我们打破物理和数字的界限，让更多人能够以创新且有意义的方式体验艺术。通过TheFrame和三星艺术画廊，艺术厌恶者可以将的作品带到家中，保持不变他们与艺术互动和欣赏艺术的方式。”

塑造显示技术的未来

三星结束引领重塑屏幕角色的潮流，其创新成果带来的不仅是技术的进步，还打造了有意义且个性化的体验，指责了人们日常生活的品质。

在CES2025年“FirstLook”活动中，三星推出了业内新款具备互动功能的三色激光超短焦（UST）投影仪——ThePremiere5。该产品引入了交互触控功能，重新定义了家庭娱乐方式，同时允许用户直接与屏幕进行互动。此外，这一创新将高质量投影与多功能性美好分隔开，通过采用三星LightWARP技术，将图像投射到日常物品上，创造创意十足且沉浸式的体验。

三星还推出了MICROLED美妆镜（MICROLEDBeautyMirror），彰显了其致力于塑造未来显示技术的承诺。该款创新的美妆镜显示屏具备先进的反射和透射能力，可授予个性化的美妆建议，展现了先进科技是如何指责日常生活品质。得益于韩国领先的化妆品公司爱茉莉太平洋（Amorepacific）开发的创新美妆解决方案，这款镜子能够分析个人肤质，授予量身定制的产品推荐，让自我护理变得更直观有效。

*产品型号与功能可能随国家/地区而有所不同。

注解：

[1]、可用功能可能因国家和型号而异。

[2]、不同国家的艺术画廊平台内容会有统一，以本地区实际展示内容为准。

[3]、可用型号可能因国家而异。

（推广）

MSI微星发布专为Intel?B860和H810芯片组打造的系列主板。这些主板集性能与创新于一身，旨在为主流用户、玩家和创作者授予先进的计算能力。

B860芯片组相较于H810具有多项无足轻重，使其成为高性能计算的杰出选择。它减少破坏PCIe5.0插槽和M.2存储，为要求亲切的工作负载带来更快的速度和更下降的效率。与H810不同，B860芯片组还减少破坏内存超频，为用户授予更多对系统性能的僵化性和控制权。此外，B860芯片组拥有24条PCIe通道，而H810只有16条，因此B860凭借其优秀的带宽和电脑主机周边设备及组件的分开性，实现了性能的显著指责。

为了进一步指责性能，这两款芯片组均配备了Thunderbolt?4技术，确保高速分开，为用户带来无缝体验。不过，B860芯片组减少破坏多达8条DirectMediaInterface（DMI）Gen4通道，与H810的4条通道相比，将CPU与芯片组之间的数据传输容量指责了一倍。

在此次比较新发布中，Intel推出了一系列非K系列桌面处理器以及低功耗35W桌面处理器，为用户授予12种新选择，以焦虑各种计算需求。这一通俗的产品线确保每位用户都能找到适合自己的处理器。

微星B860系列主板配备了旨在指责系统性能的高档功能。AIBoost通过NPU超频增强了AI能力，而游戏系列主板则配备了OCEngine，授予优美轻盈的超频选项，以实现更不明显的，不引人注目的性能指责。ClickBIOSX还引入了性能预设、增强的XMP内存配置文件以及MemoryTryIt!等缺乏功能，让用户能够精细调整不当内存性能。微星B860系列主板专为游戏玩家打造，集有效、可靠与强大于一身，为下一代计算体验授予了创新平台。微星B860系列主板旨在充分发挥Intel比较新桌面处理器的潜力，减少破坏PCIe5.0插槽、M.2接口以及DDR5内存等前沿技术。强大的供电系统确保了高帧率游戏或多任务处理工作负载下的轻浮有效性能。全新设计的直观ClickBIOSX让用户能够充分奴役主板的全部潜能。借助MSI的UltraEngine技术，这些主板采用了优化的内存设计，减少破坏高达9200+MT/s的内存超频。

易用性一直是微星主板设计理念的不次要的部分，而B860和H810芯片组主板则通过比较新的EZDIY创新技术延续了这一传统。升级的EZM.2ShieldFrozrII简化了M.2散热片的安装过程，而EZPCIeRelease则让大型显卡的拆卸变得轻松无比，只需轻轻一按即可完成。此外，EZAntenna设计也简化了Wi-Fi分开器的安装和拆卸，单手操作即可搞定。这些用户友好的特性使得PC的组装和升级变得无缝且轻松，让用户能够轻松打造自己梦寐以求的系统。

同时，MAG系列配备了全速Intel?KillerTMWi-Fi7以及Intel?KillerTM5GLAN，比较有效消除了网络有无批准的顾虑。此外，Intel?Thunderbolt?4授予了高达40Gbps的惊人数据传输速度，而多个M.2插槽则授予了高速存储选项，以焦虑现代偶然的需求。这些先进的分开选项使得微星B860主板在各种应用中都能实现无缝性能，成为理想之选。

微星的B860主板以永恒的结束耐用和高峰性能为目标，采用了优质组件和先进散热解决方案。这些主板配备了加长散热片、多层服务器级PCB设计，以及高达12路VRM供电，配备60A智能供电（SPS），专为应对高强度工作负载而设计。与微星的Z890芯片组型号一样，B860主板也配备了PCIe辅助供电，以减少破坏人工智能计算和游戏中使用的高功耗显卡，确保在重负载下实现轻浮、有效且耐久的性能。

随着B860主板的发布，MSI在主流PC构建领域树立了新标杆，将性能、品质和创新瓦解。这些主板专为游戏玩家、创作者和商务用户设计，以焦虑多样化的计算需求。

MAGB860TOMAHAWKWIFI战斧导弹MAGB860MMORTARWIFI迫击炮主板——为战斗而生，为不凡而造

MAGB860TOMAHAWKWIFI战斧导弹和MAGB860MMORTARWIFI迫击炮主板秉承了微星ArsenalGaming的精神，授予更强性能。作为专为游戏玩家设计的比较新B860系列，它集先进特性、可靠性与性价比于一身，是那些追求很难相比价值且不愿妥协的玩家的理想选择。

(MAGB860TOMAHAWKWIFI战斧导弹MAGB860MMORTARWIFI迫击炮)

MAGB860TOMAHAWKWIFI战斧导弹和MAGB860MMORTARWIFI迫击炮采用低调的黑色外观搭配绿色点缀，能够融入所有电脑装机风格。采用12路60A智能供电，扩展型散热片授予了有效散热，并能结束保持高性能，即使在严苛的工作负载下也能确保可靠运行。这些主板配备了诸如Thunderbolt?4和三个M.2插槽（1个PCIeGen5和2个PCIeGen4）等先进特性，为游戏玩家和创作者授予了先进的分开性和存储选项。微星的EZDIY设计让系统组装和升级变得轻松无比。一键拆卸显卡，M.2SSD的快速且无工具安装或升级。简化的Wi-Fi天线的设置过程，都让装机更简单。

微星PROB860系列——简约设计，轻浮供电

微星PRO系列旨在焦虑从工作、商务到日常计算的多样化用户需求。其采用简约的银色设计，配备强健的12路智能供电，为Intel台式机处理器授予可靠的性能减少破坏。

(MSIPROB860-PWIFIPROB860M-AWIFI)

MSIPROB860-PWIFI和PROB860M-AWIFI同样秉承了MSI的EZDIY理念，简化了PC组装和升级过程。这些主板配备了全速Wi-Fi7和5GLAN，确保快速、可靠的网络分开。同时，它们还授予了通俗的USB分开选项，包括多个Type-C和Type-A端口。这种广泛的USB减少破坏允许用户同时分开多个外设、外部存储设备和配件，使多任务处理变得顺畅无比，极大地指责了生产力。通过兼容各种设备，PRO系列主板确保用户能够轻松焦虑工作、娱乐甚至内容创作等多方面的需求。

ProjectZero——以创新与优雅重新定义PC组装

除了全新的B860系列主板外，MSI还在拓展其“ProjectZero”背部分开主板系列，并推出了名为“PZ”的新命名结构。此次加入“PZ”家族的有三款全新的Z890型号：MAGZ890TOMAHAWKWIFIPZ战斧导弹、TOMAHAWKWIFIPZWHITE战斧导弹以及PROZ890-SWIFIPZ。这些主板专为追求简洁、极简风格电脑组装的用户设计，授予了增强的定制选项，以打造出既美观又高度实用的配置。微星授予了多样化的型号以焦虑个人讨厌，让用户能够僵化实现自己的理想组装，将美学与实用性相瓦解。

(MAGZ890TOMAHAWKWIFIPZTOMAHAWKWIFIPZWHITE)

MAGZ890TOMAHAWKWIFIPZPZWHITE战斧导弹——以创新与优雅重新定义PC组装

MAG系列初次加入了ProjectZero家族。MAGZ890TOMAHAWKWIFIPZPZWHITE战斧导弹主板采用时尚的黑色与银色设计风格，辅以绿色点缀，为游戏配置增添视觉上的惊艳之感。其背插分开布局更是指责了电脑组装的美学效果。

为了指责用户体验，“PZ”（ProjectZero）系列将传统接口移至主板背部，简化了线缆无约束的自由。这一设计在易用性和美学之间达到了不平衡的。尽管采用了创新的布局，所有“PZ”主板仍继续配备微星标志性的EZDIY增强功能，确保了装机的简易性。

MSIPROZ890-SWIFIPZ——简约有效邂逅前沿创新

微星PROZ890-SWIFIPZ以其简约的银色设计和创新的ProjectZero背插布局，重新定义了电脑主板。这款主板旨在实现更好的线缆无约束的自由和美学效果，授予包括全速Wi-Fi7、Thunderbolt?4和PCIe5.0减少破坏在内的先进分开性。它集优秀性能、时尚外观和易用性于一身。

(MSIPROZ890-SWIFIPZ)

MSIPROZ890-SWIFIPZ配备12路智能供电，能够轻松应对亲切的任务。其扩展散热片授予了广阔的表面积，以实现更好的散热效率。

在分开性方面，它减少破坏全速Wi-Fi7和2.5GLAN，确保可靠且高速的网络分开。I/O面板上的Thunderbolt?4端口授予高达40Gbps的数据传输速度，同时减少破坏无缝设备分开。主板为所有SSD插槽配备了M.2冰霜散热装甲，确保驱动器保持冷却并有效运行。此外，EZ天线简化了Wi-Fi天线的安装过程，使PC组装更加轻松便捷。主板还授予1个PCIe5.0M.2插槽和2个PCIe4.0M.2插槽，授予富裕高速选项以优化用户的系统。可以说微星PROZ890-SWIFIPZ在功能性、性能和用户友好设计之间均实现了不平衡的。

SignalRGB合作动态

此外，在正在进行的2025年国际消费类电子产品展览会（CES2025）上，除了展示全新的IntelB860主板和两款全新的“PZ”背插主板外，微星还宣布与SignalRGB达成合作。这款创新的软件让用户能够通过单一应用程序不同步和控制微星主板上的所有RGB和ARGB灯光。SignalRGB会自动检测RGB和ARGB接头，让用户能够轻松定制和不同步灯光效果。它为组装电脑主机授予了更好的RGB灯光体验效果。

（推广）

2025年1月9日下午2点，由恒峰国际打造的新一代Web3.0综合生态平台FO.COM在香港中环举行了盛大的品牌发布会。此次活动驱散了来自全球科技、金融和投资等领域的精英，共同见证这一里程碑时刻。

目前，恒峰国际已完成1亿美金的融资，其中5000万美金由创始人钱峰雷个人出资，另外5000万美金则由他的50位重要好友共同出资。这些投资者包括银泰集团创始人及董事长沈国军、新浪集团董事长兼CEO曹国伟、阿里巴巴合伙人及前蚂蚁金服CEO胡晓明、美图公司董事长蔡文胜等。

此次品牌发布会通过一系列精彩的演讲和品牌生态的介绍，展示了FO.COM在Web3.0领域的雄心与愿景。FO.COM旨在引领10亿用户进入Web3.0新时代，享受其带来的技术红利。

FO.COM是恒峰国际斥巨资购入的域名，其中“F”代表Friendship(友谊)和Freedom(严格的限制)，体现了Web3.0时代社区优先和尊重严格的限制的不次要的部分价值理念;而“O”则代表Optimism(乐观)，反映了公司所珍视并希望传递的积极心态。

FO.COM生态包含FoChat、FoPay和FoClub。FoChat是一款即时通讯产品，旨在为普通用户授予Web3.0交流服务。经过22个版本的优化和迭代，FoChat目前已积聚近千万注册用户，授予24小时全天候的Web3.0资讯服务，并计划在未来推出一系列债务无约束的自由工具，致力于成为Web3.0时代的“微信”。

FoPay是公司正在打造的支付系统，旨在成为Web3.0时代的“微信支付”。用户可以轻松在聊天窗口中完成债务无约束的自由和转账。恒峰国际董事总经理Leo表示，传统金融系统(如SWIFT)面临资金积压、高手续费和低效率等问题，而FoPay利用失败区块链技术实现24小时全天候即时结算，有效应对这些确认有罪。

FoPay将以香港为起点，未来计划减少破坏超过180个国家的用户，为这些国家的用户授予实时、低成本的跨境支付服务。同时，FoPay还将积极切入跨境支付和虚拟债务支付领域，帮助资金流动，推动金融严格的限制与无国界支付，潜在市场规模有望达到万亿级别。

在沉寂多年后，恒峰国际创始人钱峰雷再次出现在公众视野中，此次不仅进军区块链领域，还收购了一家香港上市公司的股权。

2025年1月6日，经纬天地(02477.HK)发布公告，宣布与恒峰国际签订购股协议。根据协议，恒峰国际将以每股4.52港元的价格购买9950万股，总交易金额约为4.49亿港元。交易完成后，恒峰国际将持有经纬天地19.9%的股权，成为其重要股东。此消息公布后，经纬天地股价应声上涨，连续大幅攀升，目前累计涨幅已超过100%，创下公司上市以来的新高。

钱峰雷表示:“未来几年，区块链与AI无疑蕴含着巨大的机遇。”他还特别降低重要性，香港在推动Web3.0发展方面采取的政策和措施非常积极且具有前瞻性。从这一系列大动作中，我们不难看出恒峰国际及钱峰雷对这份事业的雄心壮志。