开源大模型竞争白热化：DeepSeek与阿里万相的AI技术革新

DeepSeek的AI技术革新：FlashMLA与Hopper GPU的完美结合

DeepSeek在2025年开源周期间推出了FlashMLA，这一高度优化的MLA解码内核专为英伟达的Hopper GPU量身定制。FlashMLA不仅提升了AI模型的性能和可扩展性，还通过BF16支持和分页式KV高速缓存等技术，显著降低了内存开销和延迟，使其成为实时AI应用的理想选择。

• 性能提升：FlashMLA在Hopper GPU上实现了高达3000 GB/s的内存带宽和580 TFLOPS的计算能力，显著加速了模型训练和推理。

• 技术创新：BF16支持和分页式KV高速缓存技术，使得FlashMLA在处理变长序列时表现出色，尤其在自然语言处理和生成式AI任务中。

• 开源生态：FlashMLA的开源性质鼓励全球开发者社区进行创新和改进，推动了AI技术的民主化发展。

阿里万相2.1：开源视觉生成模型的领跑者

阿里云旗下的视觉生成基座模型万相2.1在开源仅6天后，便登顶Hugging Face模型热榜和模型空间榜，成为全球开源社区最受欢迎的大模型。

• 性能优势：万相2.1在权威评测集VBench中以总分86.22%的成绩大幅超越Sora、Luma、Pika等国内外模型，稳居榜首。

• 开源协议：基于最宽松的Apache2.0开源协议，万相2.1开源了14B和1.3B两个参数规格的模型推理代码和权重，支持文生视频和图生视频任务。

• 生态兼容：万相团队新增支持了ComfyUI、Diffusers等主流框架，进一步扩大了模型的生态兼容性，吸引了大量用户通过模型空间直接使用万相模型。

开源大模型对行业的影响

DeepSeek和阿里万相的技术革新不仅推动了AI行业的发展，还带动了相关概念股的上涨。开源大模型的竞争日益激烈，各大科技公司纷纷加入这一领域，推动了AI技术的民主化和透明化。

• 行业应用：医疗保健、金融和自主系统等对性能要求极高的行业，将从这些高性能AI模型中受益匪浅。

• 开发者社区：开源大模型为开发者提供了丰富的资源和实验平台，加速了AI项目的创新和开发。

• 未来展望：随着开源大模型的普及，AI技术将在更多领域得到应用，推动各行业的智能化和效率提升。

结语

DeepSeek和阿里万相的开源大模型技术革新，不仅展示了AI技术的巨大潜力，还推动了行业的快速发展。未来，随着更多开源项目的推出，AI技术将更加普及，为各行业带来更多创新和变革。