在人工智能的浪潮中

DeepSeek無疑是一顆最耀眼的新星

沒有之一

直到現在熱度依舊不減

反而越來越多的行業、企業紛紛選擇接入

騰訊和百度兩家巨頭

都決定“打不過就加入”

從手機廠商再到汽車廠商

甚至各地的政府系統

也都紛紛接入DeepSeek

這場現象級爆火的背后

是DeepSeek

以“高性能、低成本、全開源”三大優勢

直接捅破了硅谷巨頭構建的技術護城河

使其在競爭激烈的AI領域脫穎而出

接下來我們帶你一起探究一下

國產AI的“技術突圍”

DeepSeek的能力相當驚艷

實現了比肩

甚至超越GPT-4o、Claude-3.5等

頂尖閉源模型的性能

數學推理、編程能力、

中文任務處理等方面的表現

可謂是出類拔萃

DeepSeek-R1 與其他代表性模型的比較

在數學推理領域，它就像是一位頂級的數學家，能夠輕松應對各種復雜的數學問題。在面對一些高難度的數學競賽題目時，DeepSeek能夠迅速理清思路，準確地解答，其準確率甚至超過了一些同類型的知名模型。在2024年AIME（美國數學邀請賽）測試中取得79.8%的成績，略高于OpenAI o1的79.2%。

在編程領域，該模型在Codeforces平臺上獲得了2029的評分，超過了96.3% 的人類程序員，與o1-1217的2061評分僅有小幅差距。

DeepSeek在中文任務處理上更是展現出了獨特的優勢。由于它在訓練過程中充分學習了大量的中文語料，對中文的語言習慣、語義理解有著深刻的把握。在處理中文文本時，它能夠準確理解文本中的含義，生成自然流暢、符合語境的回復。無論是進行文本翻譯、文章創作，還是智能客服等應用場景，DeepSeek 都能以出色的表現滿足用戶的需求，在C-Eval和C-SimpleQA等中文任務中表現突出，展現出了比許多西方開源模型更好的性能。

之所以DeepSeek

可以從眾多模型之中異軍突起

是因為它不僅率先實現了

與OpenAI-o1等頂尖模型不相上下的效果

更是將訓練成本壓縮到了極低

震驚業界

打破行業成本壁壘

據科技日報報道，AI公司通常使用裝有1.6萬枚或更多專用芯片的超級計算機來訓練聊天機器人，但深度求索公司表示，他們只用了大約2000枚芯片。同時，他們僅花了不到600萬美元就訓練了新模型，成功在兩方面把構建AI的價格“打了下來”。

DeepSeek創始人梁文鋒

曾在接受媒體采訪時表示

無論是API還是AI

都應該是普惠的、

人人可以用得起的東西

在DeepSeek-V3和R1模型之前，大模型行業信奉“算力即權力”的邏輯。

這種現象的背后，本質上就是OpenA1、谷歌、Meta等巨頭用天價算力筑起護城河，它們大量囤積算力資源，利用自身雄厚的資金實力和技術優勢，在人工智能領域形成了近乎壟斷的地位。由于高端芯片缺乏和算力成本高昂，很多企業在算力獲取上舉步維艱，發展處處受限。

而DeepSeek的火爆，證明了還有另外一種取勝之道：通過改進AI模型的基礎架構并更高效地利用有限資源。這大幅降低了大模型的門檻，為行業發展帶來了更多的可能性。

DeepSeek讓大家更清晰意識到，在智能時代，最具決定性的資源并非芯片，而是人的創造力。

如果說“大力出奇跡”

那么DeepSeek證明

小力也可以出奇跡

DeepSeek R1

通過較少算力實現高性能模型表現

主要原因是DeepSeek R1

實現算法、框架和硬件的優化協同

DeepSeek-V3架構圖

DeepSeek R1在諸多維度上進行了大量優化，算法層面引入專家混合模型、多token預測，框架層面實現FP8混合精度訓練，硬件層面采用優化的流水線并行策略，同時高效配置專家分發與跨節點通信，實現最優效率配置。

技術架構創新領先

傳統AI模型不管干啥都得把所有能力都用上，就像一個 “全科醫生”，不管是治感冒還是做復雜手術，都得把自己所有本事拿出來，特別浪費精力。但DeepSeek R1采用的混合專家架構（Mixture of Experts，MoE）徹底改變了這一模式，MoE架構就像是一個由眾多專家組成的智慧團隊，每個專家都在自己擅長的領域有著獨特的專長，負責處理特定類型的任務。

DeepSeek-V3混合專家模型

為了讓專家模型高效工作，DeepSeek得有個聰明的調度員，確保“人盡其才”，因此，DeepSeek-V3裝載了信息過濾器，叫做“MLA”（多頭潛在注意力機制），它能讓模型只關注信息中的重要部分，不會被不重要的細節分散注意力，根據用戶輸入的指令，動態分配到合適的專家進行處理。

這種設計確保模型在訓練和推理時保持高效，通過這種機制，每次處理一個詞元時激活6710億參數中的5.5%，約370億個，算力消耗大大降低。

這種創新的架構設計，不僅使得DeepSeek在面對大規模、復雜的任務時能夠游刃有余，同時也在一定程度上降低了模型的計算成本，提高了模型的可擴展性和實用性，使其能夠更好地適應多樣化的應用場景和用戶需求。

無輔助損失負載均衡

對于專家混合系統模型，不平衡的專家負載將導致路由崩潰。

DeepSeek創新在于，實現無輔助損失的自然均衡。DeepSeek-V3讓訓練過程中的專家各展所能，系統會根據專家的歷史利用率，動態調整接收容量。當某個專家持續過載時，系統會自動降低接收新任務的概率；反之，對利用率低的專家，系統會提高接收任務的機會。

既考慮專業匹配度，也考慮當前工作負荷。這種自適應機制，確保長期來看的負載平衡。

強化學習助力AI 進化新路徑

如果說傳統AI訓練是填鴨式教育，那DeepSeek則是靠自學的“天才少年”。

R1-Zero 模型的“自學”過程依賴于強化學習（RL）算法，而非傳統的人類標注數據。通過反復訓練和優化，盡管沒有人工干預，它仍在特定的反饋機制下自我優化，最后在數學題目中展示出了卓越的推理能力。

這種自學方式與曾經戰勝人類最強棋手的 AlphaGo有著異曲同工之妙。它并沒有根據人類的圍棋教程學習，全程也沒有接受過任何人類輸入的信號指導，完全依賴自己和自己“億局局”下棋、勝負歸納總結，產生了強大的下棋策略。

更絕的是，DeepSeek還會把解題過程一步步推演，每一步都充滿“如果……那么……”的邏輯推演，而且連中學生都能看懂它的思維過程。同時，它的訓練方法還帶來了效率提升，訓練周期更短，資源消耗降低，由于省去了監督微調和復雜的獎懲模型，計算量減少。

DeepSeek思考過程

DeepSeek爆火的背后

開源策略是關鍵密碼

開放生態:推動技術共享與創新

重塑全球AI格局

Deepseek的開源策略就像為AI世界的大門配備了一把萬能鑰匙，讓眾多開發者得以參與到模型的研究與優化中。

如今，這項技術已向全世界敞開大門。鑒于DeepSeek模型免費可得，其他公司或將不得不調整價格策略，以保持市場地位。

近段時間，國內外多家大模型廠商紛紛宣布免費開放其大模型服務。

百度2月13日發布消息，文心一言將于4月1日0時起全面免費，所有PC端和App端用戶均可體驗其最新模型，包括超長文檔處理、專業檢索增強、高級AI繪畫、多語種對話等功能。

同日，OpenAI也宣布免費版ChatGPT將在標準智能設置下無限制使用GPT-5進行對話。

此外，谷歌最新人工智能模型套件也于近期宣布正式向所有用戶開放使用。

降低開發門檻

對于中小企業和初創團隊來說，DeepSeek的開源大大降低了AI開發的門檻。無需承擔與資源密集型模型相關的高昂基礎設施成本，利用DeepSeek的基礎模型，就能快速搭建起自己的AI應用，將更多的精力和資源投入到業務創新和差異化競爭中，推動了 AI 技術在各個領域的快速普及。

DeepSeek的開源戰略目前已經推動其模型快速滲透至教育、醫療、金融等垂直領域，AI應用正在遍地開花。

DeepSeek的成功

是中國AI人才培養、技術創新、

產業生態等方面全面崛起的縮影

這匹“黑馬”以實力證明

中國科技企業有能力

在全球舞臺上與頂尖玩家同臺競技

就像它的創始人梁文鋒說的那樣

中國的AI不可能永遠跟隨

需要有人站到技術的前沿

來源：人民日報、央視新聞客戶端、科技日報、科普中國、DeepSeek、廣州科技創新等綜合

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