中国用不到10万张H100显卡 却逼平美国顶级模型！外媒破防：别拿蒸馏当遮羞布

（来源：快科技）

快科技10月20日消息，据报道，中国AI实验室MiniMax和DeepSeek的算力规模均不足10万颗H100等效GPU，但其最新模型仍在持续逼近甚至刷新全球前沿基准。

外媒指出，蒸馏已无法解释这一现象，中国AI的效率优势正在改写行业认知。

NVIDIA H100是英伟达基于Hopper架构的数据中心旗舰GPU，采用台积电4N定制工艺，集成800亿个晶体管。SXM版拥有16,896个CUDA核心、528个Tensor核心，配备80GB HBM3显存，显存带宽超3TB/s。其FP8张量算力达4000 TFLOPS。

具体数据令人咋舌。MiniMax目前的算力足迹仅约7万颗H100等效GPU，DeepSeek更低，仅约4.7万颗。作为对比，美国头部AI实验室的单笔算力订单动辄以数十万卡计，Anthropic仅与亚马逊、谷歌等签署的算力协议就超过10吉瓦。

然而算力的悬殊并未阻止模型性能的追赶。MiniMax M3.1 Flash以4280亿总参数、230亿激活参数，在Automation Bench、Banker ToolBench和LOCA-Bench-256K三项基准上位列全球第一。其百万token输入定价仅0.15美元，输出0.60美元，每token计算量降至上一代的1/20。

DeepSeek同样不遑多让。DeepSeek-V4.1-Flash-1017在DeepSWE v1.1与任务成本曲线上仍处于帕累托最优，以极低的推理成本维持前沿级编程能力。

面对这种极致的效率，外媒直言别再把"蒸馏"当成掩盖自身效率落后的遮羞布，蒸馏无法解释这种差距。Anthropic和OpenAI近期已收紧对蒸馏行为的管控，但中国模型的迭代并未放缓。

真正的驱动力来自算法效率的突破：DeepSeek自研的稀疏注意力架构大幅降低了长上下文推理的计算开销，MiniMax则依靠多专家架构和硬件利用率优化，在有限算力下榨出更高智能密度。

从7万卡到前沿性能，中国AI实验室正在证明一件事：算力规模不是唯一变量，单位算力的智能产出才是下一阶段竞争的核心。

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