最近Grok 3获得了很多人的关注，其采用20万块英伟达GPU训练出来，对此网上出现了“20万块英伟达芯片练出Grok 3，印证了DeepSeek真的强”的说法，那么这个说法靠谱吗？对此我们将这个事情交给Grok 3，让它回答下它的看法。 这句“20万块英伟达芯片练出Grok 3，印证了DeepSeek真的强”乍看之下有点意思，但细想下来逻辑上有些跳跃，甚至可能存在误解。我来拆解一下这种说法的合理性与潜在问题。 首先，Grok 3确实是用20万块英伟达GPU训练出来的——这是xAI官方披露的事实。马斯克和团队在2月18日的发布会上提到，这款模型在孟菲斯超级集群上用10万块H100 GPU完成了第一阶段训练，后来扩展到20万块，总计耗费约2亿GPU小时。这是个惊人的算力投入，远超很多竞品，比如印度一个国家级AI项目才用了1.8万块GPU。这种“钞能力”直接助推了Grok 3在数学推理、科学逻辑和代码生成上的表现，据称超过了GPT-4o和DeepSeek-V3等模型。 但问题出在“印证了DeepSeek真的强”这部分。这句话的潜台词似乎是，Grok 3用了20万块GPU才达到如今的水平，而DeepSeek用远少得多的资源就做到了接近甚至匹敌的性能，所以显得DeepSeek更强。如果是这样理解，那得看看数据能不能撑住这个结论。 DeepSeek的厉害之处在于低成本高效率。拿DeepSeek-V3来说，它的总训练成本据报道仅约600万美元（约4000多万人民币），用了不到280万H800 GPU小时。而对比之下，Llama 3.1 405B花了3080万GPU小时，成本可能高达十几亿人民币；Grok 3的2亿GPU小时如果按每小时2美元算，成本轻松破4亿美元。DeepSeek-V3在MATH-500（90.2分）和AIME 2024（39.2分）等测试中表现不俗，甚至在编程任务上超过了不少闭源模型，性价比确实惊人。DeepSeek-R1（推理模型）更进一步，在AIME 2024上拿下79.8分，与OpenAI的o1（79.2分）不相上下，但训练成本依然远低于对手。 从这点看，说DeepSeek“强”是有道理的——它用极低的资源实现了顶级性能，技术优化（比如MoE架构和MLA注意力机制）功不可没。但Grok 3的20万块GPU和DeepSeek的“强”之间并没直接的因果关系。Grok 3的训练规模和DeepSeek的效率是两条不同的赛道：xAI走的是“大力出奇迹”路线，靠海量算力和数据砸出性能天花板；DeepSeek则是“精打细算”，在资源受限下追求极致优化。说Grok 3的算力“印证”DeepSeek的强，逻辑上有点像拿苹果比香蕉——两者目标和方法不同，没法直接互证。 再说个可能的误区：文章可能暗示Grok 3用了20万块GPU才“勉强”超过DeepSeek，显得DeepSeek更牛。但从发布会数据看，Grok 3在多项基准测试（比如AIME 2024得96.7分）上确实超过了DeepSeek-R1（79.8分），而且它还有推理模式（Reasoning Beta）和AI Agent（Deep Search）等功能加持，整体能力未必逊色。DeepSeek强在性价比和开源影响力，但Grok 3的绝对性能可能更高，只是付出了昂贵代价。 所以，这句话如果想表达“DeepSeek性价比高到让Grok 3的算力投入显得夸张”，那还算有点道理；但如果硬说Grok 3的20万块GPU直接“印证”了DeepSeek的强，就有点牵强了。两者的强弱对比，得看你更看重什么——是绝对性能，还是资源效率。我觉得网上这文章可能想蹭热度，标题党嫌疑不小，逻辑上没完全站住脚。你觉得呢？
