今天去看App Store，DeepSeek還在免費應用排行榜位居榜首。

現在，已經有越來越多的主流應用植入DeepSeek，他們接入開源的DeepSeek后，宣稱比DeepSeek更加“DeepSeek”。

周鴻祎的納米AI搜索就號稱“DeepSeekR1聯網滿血版”。

騰訊元寶也加上了“DeepSeekR1聯網滿血版”的標簽。

反觀DeepSeek自己，卻沒有給自己用上最好的。當你問的煩了，他就“罷工”。

針對DeepSeek的爆火，自然有越來越多的人跟進，還有OpenAI等先行者抓緊推出更新版本的大模型，以期對沖DeepSeek的影響。

今天，埃隆·馬斯克的人工智能公司xAI發布了更新版Grok-3大模型，馬斯克將它稱為“地球上最聰明的人工智能”。

xAI還在Grok-3中引入了一款智能搜索引擎，命名為DeepSearch。DeepSearch是一個推理型聊天機器人，它能夠表達自己理解問題的過程，并解釋如何規劃回答。在演示中，該搜索引擎提供了研究、頭腦風暴和數據分析等功能。此外，馬斯克團隊還表示，計劃盡快推出一款基于語音的聊天機器人。

與馬斯克的 Grok-3 大模型相比，Deepseek 的優勢及未來會怎么發展？

這個問題，Deepseek 拒絕回答。

只好請教了豆包，豆包的回答是：

Deepseek 相對 Grok-3 的優勢

• 成本與算力依賴方面2

  ：Deepseek 主打開源和低成本，通過算法優化，大幅降低了對算力的依賴。比如用 557.6 萬美元和 2048 塊英偉達 H800 GPU，就完成了性能對標 GPT-4 的模型訓練，成本僅為 OpenAI 的十分之一，中小企業和開發者能輕松部署。而 Grok-3 預訓練時使用了 10 萬塊英偉達 H100 AI 芯片，對算力資源需求巨大。

• 應用場景與普及度方面2

  ：Deepseek 憑借開源優勢，在教育、醫療、金融等多個領域廣泛應用，普通用戶能通過 API 低成本調用，企業也能基于其框架開發定制化工具。Grok-3 目前主要應用于訓練 AI 聊天機器人，且僅限 X 平臺（原 Twitter）用戶使用，市場普及度受限。

• 數據處理方面

  ：Deepseek 對真實數據的深度處理能力得到眾多科技巨頭認可，在文本分類、情感分析等自然語言處理任務中表現穩定且出色 2 。而 Grok-3 采用合成數據訓練，雖然在推理等方面表現強，但在處理真實語境時可能存在一定挑戰。

• 開源生態方面

  ：Deepseek 的開源特性吸引了全球開發者參與，能夠快速形成豐富的生態系統和應用，促進技術的快速迭代和創新。相比之下，Grok-3 目前沒有開源的相關信息，生態的豐富度和發展速度可能受限。

• 大語言模型方向
• • 模型性能提升

    ：繼續探索模型縮放定律，增加模型規模和參數數量，進一步提升在代碼、數學、推理等領域的性能，可能會開發出比 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 性能更優的后續版本。

  • 強化學習優化

    ：通過強化學習，讓模型更好地理解和處理復雜任務，提高模型的自主性和智能性，比如在與環境交互中不斷學習和優化策略。

  • 知識融合與遷移

    ：將更多領域的知識融入模型，實現知識的跨領域遷移，使模型在面對復雜多樣的實際問題時，能夠綜合運用多領域知識進行解決。

• 視覺語言理解模型方向
• • 多模態融合深化

    ：加強視覺與語言模態的融合，更精準地理解和處理圖像、視頻等視覺信息與文本信息的關聯，例如在圖像描述生成、視覺問答等任務上取得更優性能。

  • 場景理解與應用拓展

    ：提升對復雜場景的理解能力，拓展在智能安防、自動駕駛、智能家居等場景中的應用，能夠對場景中的各種元素進行準確感知和理解，并做出合理決策。

• 多模態統一模型方向
• • 模型架構創新

    ：研發更先進的多模態統一模型架構，提高模型對多種模態數據的處理效率和融合效果，實現更高效的多模態信息交互和協同處理。

  • 跨模態推理與生成

    ：增強跨模態推理和生成能力，不僅能夠理解不同模態之間的關系，還能根據一種模態信息生成另一種模態信息，如根據文本描述生成圖像、視頻等。