DeepSeek團隊以幾百萬美金開發出世界上成本最低的人工智能（AI）模型，引起全球的高度關注。

然而，美國的斯坦福大學、加利福尼亞大學伯克利分校等機構的研究團隊，先后宣布僅以幾十美元成本，開發出性能可媲美前沿推理模型的人工智能（AI）模型。也同樣引發人們的高度關注。

那么美國大學幾十美元成本的人工智能（AI）模型和500萬美元的deepSeek 有何不同？

斯坦福大學、加州大學伯克利分校等機構近期研發的低成本AI模型（如Llama 2-Chat (7B)或類似的小規模開源模型）與DeepSeek（如DeepSeek-V2/V3）在多個方面存在顯著差異，主要體現在以下的關鍵點：

1. 模型規模與性能低成本小模型

斯坦福/伯克利的低成本AI模型，參數量較小通常為10億-130億的級別。它依賴高效訓練技術（如蒸餾、LoRA等）或數據優化（如高質量合成數據）。

其次是其推理能力有限，雖然可以在特定任務（如聊天、代碼生成）接近較大模型，但通用性、復雜推理、長文本理解等仍遜色于前沿大模型。

這種AI模型的目標是通過輕量化設計降低部署成本，適合邊緣設備或輕量級應用。

相比之下，DeepSeek-V2/V3的參數量更大（如更高級的DeepSeek-V3可能達到百億或千億級別），采用MoE（混合專家）架構，在保持較高推理效率的同時提升模型容量。

再者，綜合性能更強，尤其在數學、代碼、長上下文（128K~1M tokens）等任務上表現更優，對標GPT-4、Claude 3等頂級閉源模型。

DeepSeek面向高性能場景，如企業級應用、復雜問題解決。

2. 訓練成本與技術

美國大學的低成本模型主要強調極低訓練成本（幾十到幾百美元），依賴現有開源模型（如Llama 2）的微調或改進，或利用學術級算力（如單卡A100集群）。

它的技術重點是：數據篩選（如TinyStories）、參數高效微調（LoRA）、蒸餾等。

DeepSeek的訓練成本顯著更高（數百萬美元以上），需大規模算力（數千張GPU/TPU）和高質量數據。

DeepSeek的技術重點是：MoE架構、長上下文優化、多模態擴展等前沿方向。

3. 應用場合

美國大學的低成本模型適合個人開發者、學術研究、輕量級應用（如手機端AI助手）。由于受限于規模，難以處理復雜任務或超長文本。

DeepSeek則面向企業級需求，如金融分析、編程輔助、大規模知識庫問答。它支持超長上下文（如文檔處理），在專業領域表現更穩定。

4. 開源與生態

美國大學的低成本模型通常完全開源（如斯坦福的Alpaca、伯克利的Koala），推動社區協作。

DeepSeek目前部分開源（如DeepSeek-Coder代碼模型），但核心模型可能閉源或通過API提供服務，商業應用更成熟。

總結

若需低成本、快速實驗，可選擇小模型；若追求高性能、長上下文和專業級應用，DeepSeek等大模型更合適。