# Magic 稱新預訓練方法以約 1/50 計算量達到 DeepSeek V4 Pro Base 水準

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> 原作者：Magic (@magicailabs) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥🔥🔥 · 日期：2026-09-09

> 原始來源：https://x.com/magicailabs/status/2097356551032033478

## 證據與延伸閱讀

- [Magic 稱新預訓練方法以約 1/50 計算量達到 DeepSeek V4 Pro Base 水準。](https://magic.dev/blog/pretraining) — 官方文件 · 最後核對：2026-09-09 · 支持主張：Magic publishes a research update on compute-efficient pretraining and scaling to trillion-parameter models.；Magic says its pretraining recipe is more than 10x compute-efficient than leading open-weight base models and matches DeepSeek V4 Pro Base with about 50x fewer FLOPs, around $0.5M on GB200.；Magic reports a 10x scaled run costing about $4M that outperformed publicly available open base models on perplexity evaluations, while a scaling-law estimate puts equivalent DeepSeek-recipe training …
- [base models — @magicailabs](https://x.com/magicailabs/status/2097356553624154291) — 官方文件 · 最後核對：2026-09-09
- [base models — @magicailabs](https://x.com/magicailabs/status/2097356556568518676) — 官方文件 · 最後核對：2026-09-09 · 支持主張：Magic attributes the recipe to tens of changes across architecture, optimizer, objective, and data, and says it looks forward to releasing the thing.
- [base models — @magicailabs](https://x.com/magicailabs/status/2097356558724448533) — 官方文件 · 最後核對：2026-09-09
- [base models — @magicailabs](https://x.com/magicailabs/status/2097356561719107674) — 官方文件 · 最後核對：2026-09-09
- [V5 (e24) 數學測試集正確率達 72%](https://pbs.twimg.com/media/HRtJlGObMAAcm9B.jpg?name=orig)
- [算力效率在 Inference systems 達 123 倍](https://pbs.twimg.com/media/HRtMAixaEAA_Wov.png?name=orig)

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## 中文摘要

Magic 稱新預訓練方法以約 1/50 計算量達到 DeepSeek V4 Pro Base 水準。

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![算力效率與不同規模的成本](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1788977473352-ohefnr8x.png)
> 算力效率與不同規模的成本。

![Base model 評測不等於後訓練產品](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1788977473747-evmf5akn.png)
> Base model 評測不等於後訓練產品。
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**成本效率** Magic 表示，這套預訓練方法以約 1/50 的 FLOPs，達到 DeepSeek V4 Pro Base 的水準，所需成本約為 50 萬美元（$0.5M），約是 GPT-3 預訓練計算量的一半。團隊再把規模擴大至 10 倍，成本約 400 萬美元（$4M），在 perplexity 評估中勝過所有公開可取得的 open base models。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/7101f3fcf10658fb.jpg)
> Magic 的最新模型在 heldout 程式碼的 bits per byte 評測中，達到與 DeepSeek V4 Pro 相同效能時所需預訓練計算量約為其 1/48（48x less compute）。

**比較方法** 研究以留出的評估資料測量 bits-per-byte loss；Magic 只能對自家模型排除評估資料混入訓練的情況，無法替其他開放權重模型做同樣檢查。部分網路評估資料可能已出現在對手的訓練資料中，Magic 指出這種污染會讓比較偏向對手。這項指標能降低不同 tokenizer 對結果造成的影響，數值越低越好。Magic 再依據 scaling laws，估算模型要達到特定能力需要多少計算量，藉此比較不同訓練 recipe 的效率。評估涵蓋私有程式庫、其他新創公司取得的程式庫、研究論文，以及保留的數學推理題；公開模型的 logprobs 則以 vLLM 和 SGLang 在 GB200、GB300 上測試，並與 Fireworks 的內部推理引擎交叉確認部分基準結果。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/6a5d0b8ceb579d99.jpg)
> V5 (e24) 在留出競賽數學測試集的正確率達到 72%，高於 V5 (e23) 的 31% 與 DeepSeek V4 Pro 的 65%。

**成本推估限制** Magic 依 DeepSeek V4 Pro 的 recipe 推算，若要訓練出同等能力的模型，成本將超過 1 億美元（>$100M）。這是 scaling-law estimate，且來源明確說明沒有納入可取得資料量的影響，因此它描述的是計算量推估，不是實際已支付的訓練費用。研究也以 `6·N·D` 代表訓練 FLOPs，而非精確值；其中 N 是啟用的參數數量，D 是預訓練 token 數量。Magic 選用這個近似式，是因為部分公開模型缺少完整序列長度等資訊，不希望自行猜測。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1f4dd1ee60841145.jpg)
> Magic 的預訓練計算效率自 2024 年底的 V2 至 2026 年 9 月的 V5 累計提升超過 500 倍。

**Base model 範圍** 本文比較的對象是 base models，也就是尚未接受強化學習、監督式微調（SFT）或其他後訓練的預訓練模型。由於這些模型對 prompt 高度敏感，Magic 認為以抽樣產生答案的評估不可靠，因此改用 heldout data 的 loss 進行比較。團隊另外執行低計算量的數學 RL，並讓所有 RL 直接從 base model 開始，不使用 SFT 或 distillation；這些結果用來檢查預訓練 loss 是否能反映 post-RL 表現。

**研究方法** Magic 將效率提升歸因於模型架構、優化器、訓練目標與資料整理等面向的數十項變更，並指出修正小型 bug 也能成為計算效率倍增器。團隊用 NanoGPT speedruns 快速篩選想法，但發現許多能改善小模型的做法，無法改善大型模型；相反地，一些多數大型語言模型都具備的功能，也能在不損害大規模表現下刪除。每項變更會以跨越兩個數量級計算量的 3 個模型測試，只有 power law fit 顯示可在大規模有效，才會保留。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/9fc2bdca8d51f709.png)
> Magic 在 167 個領域評測的算力效率相較競爭模型最佳表現各有高低，於 Inference systems 達到最高 123 倍，而在 Hindi local news 則低至 0.002 倍。

**後續方向** Magic 表示，預訓練與 long-context 研究已相當成熟，下一步將擴大 long-horizon RL，讓 Agent 在部署後透過 long-context 持續學習，同時研究具備穩健理論性質的 alignment training，以及預訓練的進一步改良。團隊宣稱其目標是打造超越人類能力的 coding agents、實現 AI R&D 自動化，並表示「期待釋出這個成果」；因此本次來源呈現的是 base-model 預訓練研究，並非已發布的 posttrained 產品。

## 標籤

研究論文, Magic