// AI 新闻 · 2026-11-14 · cnBeta
中国AI模型被发现含英伟达Blackwell芯片指纹
Unemployment Labs研究团队通过分析DeepSeek、月之暗面、MiniMax和蚂蚁集团公开发布的AI模型权重,发现其新版本模型中保留了与英伟达Blackwell架构相关的数字特征。该团队未依赖供应链信息,而是从模型初始权重的生成规律中识别出硬件指纹,表明这些模型在初始化阶段可能使用了Blackwell系列GPU。
原文发布 2026-11-14 01:22(北京时间)来源 cnBeta自动整理 · 已核对原文
01摘要
研究显示,DeepSeek V4-Flash、MiniMax M3等模型匹配148或152个流式多处理器的Blackwell或Grace-Blackwell架构。通过复现实验验证,特定随机种子下模型权重与真实硬件输出高度一致,相关性达0.99以上,部分权重实现逐位匹配。研究估算,部分模型训练集群规模可能达到1000至4500颗GPU,其中DeepSeek V4-Pro和Kimi K3的规模分别在2000至2500颗与2000至3000颗之间,总硬件成本超5亿美元。
由开源模型根据原文自动整理,经数字/专名逐项核对(必须在原文中出现),以原文为准。
02要点
- 研究团队通过模型权重中的数字特征识别出英伟达Blackwell架构的硬件指纹,未依赖供应链数据。
- DeepSeek V4-Flash和MiniMax M3匹配148个SM的Blackwell布局,其余模型匹配152个SM的Grace-Blackwell布局。
- 实验复现显示,特定随机种子下权重与GPU计算输出高度一致,相关性达0.99以上,部分实现逐位匹配。
- 六款模型训练集群规模估算在1000至4500颗GPU之间,最大单次训练可能耗资1.5亿至2亿美元。
03原文出处
中国AI模型被发现英伟达Blackwell芯片“指纹” 研究推算部分训练集群规模达3000至4500颗
cnBeta · 发布于 2026-11-14 01:22(北京时间)
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