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【多晶硅期货在广州期货交易所上市******

　　经中国证监会同意注册，多晶硅期货今天（26日）上午9点在广州期货交易所上市。多晶硅期权将于27日上市。

　　多晶硅是光伏产业链的重要原材料，主要应用于太阳能电池、半导体、航空、特种材料、建筑、机械等领域。

　　广州期货交易所商品事业部总监陈锐刚介绍道，上市多晶硅期货，可以为企业提供公开、透明、连续的价格信号，帮助企业合理规划产能布局、制定生产经营计划，引导产业优化资源配置。数据显示，我国是全球最大的多晶硅生产国、消费国和进口国。2023年，我国多晶硅产量近150万吨，占全球约92%。

　　多晶硅期货和期权是广州期货交易所上市的第三个新能源金属期货品种。

　　（总台央视记者 时思宁）

　　  

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【鼎盛注册平台：为您的事业开启成功之门******

在当今竞争激烈的商业环境中，越来越多的创业者选择通过注册公司来实现自己的梦想。但注册公司的过程繁琐且复杂，涉及到的法律、财税、经营等方面的问题，也常常让许多创业者感到困惑和不知所措。为了帮助创业者克服这些难题，鼎盛注册平台应运而生，为企业提供一站式注册和全方位的后续服务。

一站式服务，省时省力

鼎盛注册平台深知创业初期的困难和挑战，因此致力于提供一站式企业注册解决方案。从公司名称查询、工商注册、税务登记、银行开户到公司章程、股东协议等相关文件的制定，鼎盛平台都能够为您提供专业的服务。无论您是初次创业的新人，还是有一定经验的商界精英，鼎盛平台都能为您提供高效、便捷的注册流程，让您轻松迈出创业的第一步。

通过鼎盛平台，您只需提供一些基本的资料，平台将为您处理所有繁琐的注册事宜。专业团队将根据您的需求，为您量身定制注册方案，确保在合法合规的前提下，最大限度地节省时间与精力。让创业者能够专注于业务发展，而无需过多担心注册中的繁琐细节。

全方位法律和财税支持

除了注册服务，鼎盛注册平台还为创业者提供全方位的法律和财税支持。在创业初期，很多创业者往往缺乏经验，面对复杂的法律法规和财税问题时，容易犯错误，甚至可能面临法律风险。而鼎盛平台则为您提供专业的法律顾问和财税顾问，帮助您规避潜在的风险。

鼎盛平台的法律服务包括合同审核、知识产权保护、公司治理结构建议等，确保您的企业从一开始就遵循法律规定，避免后续的纠纷和麻烦。平台还提供税务筹划、税务申报等一系列财税服务，帮助您优化税务结构，合理规划企业的财务，实现税负最小化，提升企业的整体竞争力。

鼎盛平台的团队还会帮助企业制定合理的股东协议和公司章程，确保各方权益得到保障，避免由于管理层不清晰或股东分歧导致的内部分裂。通过专业的服务，鼎盛平台为企业提供了强有力的法律和财税保障，让创业者可以轻松应对各类挑战。

灵活选择，适应各种企业需求

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鼎盛注册平台不仅满足创业者在公司注册时的基本需求，还能根据企业的发展阶段，提供增值服务。无论是企业的股权融资，还是公司并购重组，鼎盛平台都能够提供全方位的支持和资源，让企业始终走在行业的前沿。

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平台与多家知名金融机构合作，能够为企业提供融资咨询、股权投资等一系列资本支持。无论是需要天使投资，还是寻求后期融资，鼎盛平台都能为您提供强大的资金支持，为企业的快速成长铺平道路。

成功案例，验证平台实力

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无论企业遇到任何问题，鼎盛注册平台的客服团队都会在第一时间提供解决方案，让您在创业过程中没有后顾之忧。

总结

鼎盛注册平台凭借其专业的服务、高效的流程和强大的资源，已经成为广大创业者信赖的合作伙伴。无论是公司注册、法律财税支持，还是融资与商业合作，鼎盛平台都能提供全面的帮助，为企业的成功奠定坚实的基础。如果您正在寻求创业机会，或者已经在创业的道路上，鼎盛注册平台无疑是您最值得依赖的助手。选择鼎盛，开启您的成功之门，让创业变得更加简单与轻松！

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【鼎盛注册平台——开启您的财富之门，迈向成功的第一步******

在今天这个瞬息万变的互联网时代，每个人都在寻求更好的方式来积累财富、实现自己的梦想。而其中，选择一个可靠且具有良好口碑的平台成为了众多投资者和创业者的首选。而鼎盛注册平台，正是这样一个理想的选择，它不仅拥有创新的运营模式和强大的服务支持，还为每一位用户提供了全方位的帮助与资源，成为了无数人实现梦想的起点。

一、鼎盛注册平台——开启财富增长的新篇章

鼎盛注册平台的成立初衷，就是为了帮助广大投资者和创业者在竞争激烈的市场中获得成功。无论您是有着丰富经验的老手，还是初涉行业的新手，这个平台都能为您提供量身定制的服务与支持。

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二、平台优势——专业的投资服务

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鼎盛注册平台还拥有强大的资金支持体系，能够为优质的创业项目提供资金对接，帮助项目方实现融资需求。这对于初创企业来说，是一个巨大的助力，可以让他们快速进入市场，扩大规模，提升竞争力。

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五、独特的社交圈与资源共享

鼎盛注册平台还特别注重用户之间的互动与资源共享。平台内设有社交模块，用户可以根据兴趣与需求自由加入不同的投资群体，参与到行业交流与讨论中。这不仅是一个学习的好机会，更是一个建立人脉和合作关系的良好平台。

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七、灵活的收益模式与回报机制

鼎盛注册平台特别设计了灵活多样的收益模式，用户可以根据自己的需求和投资风格，选择最适合自己的方式。平台提供了低风险的稳健投资选项，也有高回报的激进型投资方案，满足不同用户的需求。平台还设有分红计划和推荐奖励机制，用户不仅可以通过直接投资获得收益，还能通过邀请他人加入平台，享受丰厚的推荐奖励。

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【国风江湖 我去玩锦衣寒刀来玩就送648，金银财宝搬回家******

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    少侠们好，京城大贵杨老板表示钱包还是太鼓了，赚了那么多的钱，终于可以派上点用场了，决定为漂泊在江湖上的少侠们发放一些鼓励金，来代替他完成无法实现的侠客梦想，有钱人的想法就是那么的朴实无华。少侠通过主线剧情来到京师后，便会在游戏界面看到杨老板向你发起的收款邀请。持续三天，三天不借杨老板则会去另寻他人。

　　接受借款后阔气的杨老板会发放给少侠6480元宝（1钻石=1元宝），完全不收利息，且只要少侠在10天内累积登录7天或充值达到6480钻石，杨老板不会前来将此钱讨回，若未达到满足条件需要归还而没有归还，少侠会获得声名狼藉的称号，属性会下降30%，直到少侠完成条件为止，少侠在江湖上还是守信为妙啊。元宝分3天发放，第1、2天可分别领2000元宝，第3天领取2480元宝，希望少侠在江湖上能够抵住金钱的诱惑，专注实力的提升。

　  江湖之路作为开服一大活动，奖励丝毫不输杨老板阔绰大方的6480，少侠只要达成江湖之路中的各种挑战，即可领取对应挑战奖励，挑战虽然简单，但材料、经验、代卷可是应有尽有，达成一定数量挑战还会有里程碑式的丰富奖励，更有周卡、元宝免费送。

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【刷屏的DeepSeek******

每经记者 郑雨航    每经编辑 高涵 兰素英    

“DeepSeek-V3超越了迄今为止所有开源模型。”这是国外独立评测机构Artificial Analysis测试了DeepSeek-V3后得出的结论。

12月26日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。

公众号推文是这样描述的：DeepSeek-V3为自研MoE模型，671B参数，激活37B，在14.8T token上进行了预训练。DeepSeek-V3多项评测成绩超越了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。

不过，广发证券发布的测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。

更重要的是，深度求索使用英伟达H800 GPU在短短两个月内就训练出了DeepSeek-V3，仅花费了约558万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

消息一出，引发了海外AI圈热议。OpenAI创始成员Karpathy甚至对此称赞道：“DeepSeek-V3让在有限算力预算上进行模型预训练这件事变得容易。DeepSeek-V3看起来比Llama-3-405B更强，训练消耗的算力却仅为后者的1/11。”

然而，在使用过程中，《每日经济新闻》记者发现，DeepSeek-V3竟然声称自己是ChatGPT。一时间，“DeepSeek-V3是否在使用ChatGPT输出内容进行训练”的质疑声四起。

对此，《每日经济新闻》记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得改进。”

每经记者向深度求索公司发出采访请求，截至发稿，尚未收到回复。

针对DeepSeek-V3，独立评测网站Artificial Anlaysis就关键指标——包括质量、价格、性能（每秒生成的Token数以及首个Token生成时间）、上下文窗口等多方面——与其他人工智能模型进行对比，最终得出以下结论。

质量：DeepSeek-V3质量高于平均水平，各项评估得出的质量指数为80。

价格：DeepSeek-V3比平均价格更便宜，每100万个Token的价格为0.48美元。其中，输入Token价格为每100万个Token 0.27美元，输出Token价格为每100万个Token1.10 美元。

速度：DeepSeek-V3比平均速度慢，其输出速度为每秒87.5个Token。

延迟：DeepSeek-V3与平均水平相比延迟更高，接收首个Token（即首字响应时间）需要1.14秒。

上下文窗口：DeepSeek-V3的上下文窗口比平均水平小，其上下文窗口为13万个Token。

最终Artificial Anlaysis得出结论：

“DeepSeek-V3模型超越了迄今为止发布的所有开放权重模型，并且击败了OpenAI的GPT-4o（8月），并接近Anthropic的Claude 3.5 Sonnet（10月）。

DeepSeek-V3的人工智能分析质量指数得分为80，领先于OpenAI的GPT-4o和Meta的Llama 3.3 70B等模型。目前唯一仍然领先于DeepSeek的模型是谷歌的Gemini 2.0 Flash和OpenAI的o1系列模型。领先于阿里巴巴的Qwen2.5 72B，DeepSeek现在是中国的AI领先者。”

12月29日广发证券计算机行业分析师发布研报称：“为了深入探索DeepSeek-V3的能力，我们采用了覆盖逻辑、数学、代码、文本等领域的多个问题对模型进行测试，将其生成结果与豆包、Kimi以及通义千问大模型生成的结果进行比较。”

测试结果显示，DeepSeek-V3总体能力与其他大模型相当，但在逻辑推理和代码生成领域具有自身特点。例如，在密文解码任务中，DeepSeek-V3是唯一给出正确答案的大模型；而在代码生成的任务中，DeepSeek-V3给出的代码注释、算法原理解释以及开发流程的指引是最为全面的。在文本生成和数学计算能力方面，DeepSeek-V3并未展现出明显优于其他大模型之处。

除了能力，DeepSeek-V3最让业内惊讶的是它的低价格和低成本。

《每日经济新闻》记者注意到，亚马逊Claude 3.5 Sonnet模型的API价格为每百万输入tokens 3美元、输出15美元。也就是说，即便是不按照优惠价格，DeepSeek-V3的使用费用也几乎是Claude 3.5 Sonnet的五十三分之一。

相对低廉的价格，得益于DeepSeek-V3的训练成本控制，深度求索在短短两个月内使用英伟达H800 GPU数据中心就训练出了DeepSeek-V3模型，花费了约558万美元。其训练费用相比OpenAI的GPT-4等目前全球主流的大模型要少得多，据外媒估计，Meta的大模型Llama-3.1的训练投资超过了5亿美元。

DeepSeek“AI界拼多多”也由此得名。

DeepSeek-V3通过数据与算法层面的优化，大幅提升算力利用效率，实现了协同效应。在大规模MoE模型的训练中，DeepSeek-V3采用了高效的负载均衡策略、FP8混合精度训练框架以及通信优化等一系列优化措施，显著降低了训练成本，以及通过优化MoE专家调度、引入冗余专家策略、以及通过长上下文蒸馏提升推理性能。这证明，模型效果不仅依赖于算力投入，即使在硬件资源有限的情况下，依托数据与算法层面的优化创新，仍然可以高效利用算力，实现较好的模型效果。

广发证券分析称，DeepSeek-V3算力成本降低的原因有两点。

第一，DeepSeek-V3采用的DeepSeekMoE是通过参考了各类训练方法后优化得到的，避开了行业内AI大模型训练过程中的各类问题。

第二，DeepSeek-V3采用的MLA架构可以降低推理过程中的kv缓存开销，其训练方法在特定方向的选择也使得其算力成本有所降低。

科技媒体Maginative的创始人兼主编Chris McKay对此评论称，对于人工智能行业来说，DeepSeek-V3代表了一种潜在的范式转变，即大型语言模型的开发方式。这一成就表明，通过巧妙的工程和高效的训练方法，可能无需以前认为必需的庞大计算资源，就能实现人工智能的前沿能力。

他还表示，DeepSeek-V3的成功可能会促使人们重新评估人工智能模型开发的既定方法。随着开源模型与闭源模型之间的差距不断缩小，公司可能需要在一个竞争日益激烈的市场中重新评估他们的策略和价值主张。

不过，广发证券分析师认为，算力依然是推动大模型发展的核心驱动力。DeepSeek-V3的技术路线得到充分验证后，有望驱动相关AI应用的快速发展，应用推理驱动算力需求增长的因素也有望得到增强。尤其在实际应用中，推理过程涉及到对大量实时数据的快速处理和决策，仍然需要强大的算力支持。

在DeepSeek-V3刷屏之际，有一个bug也引发热议。

在试用DeepSeek-V3过程中，《每日经济新闻》记者在对话框中询问“你是什么模型”时，它给出了一个令人诧异的回答：“我是一个名为ChatGPT的AI语言模型，由OpenAl开发。”此外，它还补充说明，该模型是“基于GPT-4架构”。

国内外很多用户也都反映了这一现象。而且，12月27日，Sam Altman发了一个帖文，外媒指出，Altman这篇推文意在暗讽其竞争对手对OpenAI数据的挖掘。

于是，有人就开始质疑：DeepSeek-V3是否是在ChatGPT的输出基础上训练的？为此，《每日经济新闻》向深度求索发出采访请求。截至发稿，尚未收到回复。

针对这种情况产生的原因，每经记者采访了机器学习奠基人之一、美国人工智能促进会前主席Thomas G. Dietterich，他表示，他对全新的DeepSeek模型的细节还了解不够，无法给出确切的答案。“但从普遍情况来说，几乎所有的大模型都主要基于公开数据进行训练，因此没有特别需要合成的数据。这些模型都是通过仔细选择和清理训练数据（例如，专注于高质量来源的数据）来取得了改进。”

TechCrunch则猜测称，深度求索可能用了包含GPT-4通过ChatGPT生成的文本的公共数据集。“如果DeepSeek-V3是用这些数据进行训练的，那么该模型可能已经记住了GPT-4的一些输出，现在正在逐字反刍它们。”

“显然，该模型（DeepSeek-V3）可能在某些时候看到了ChatGPT的原始反应，但目前尚不清楚从哪里看到的，”伦敦国王学院专门研究人工智能的研究员Mike Cook也指出，“这也可能是个‘意外’。”他进一步解释称，根据竞争对手AI系统输出训练模型的做法可能对模型质量产生“非常糟糕”的影响，因为它可能导致幻觉和误导性答案。

不过，DeepSeek-V3也并非是第一个错误识别自己的模型，谷歌的Gemini等有时也会声称是竞争模型。例如，Gemini在普通话提示下称自己是百度的文心一言聊天机器人。

造成这种情况的原因可能在于，AI公司在互联网上获取大量训练数据，但是，现如今的互联网本就充斥着各种各样用AI生产出来的数据。据外媒估计，到2026年，90%的互联网数据将由AI生成。这种 “污染” 使得从训练数据集中彻底过滤AI输出变得相当困难。

“互联网数据现在充斥着AI输出，”非营利组织AI Now Institute的首席AI科学家Khlaaf表示，基于此，如果DeepSeek部分使用了OpenAI模型进行提炼数据，也不足为奇。

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