在人工智能的浪潮中

DeepSeek无疑是一颗最耀眼的新星

没有之一

直到现在热度依旧不减

反而越来越多的行业、企业纷纷选择接入

腾讯和百度两家巨头

都决定“打不过就加入”

从手机厂商再到汽车厂商

甚至各地的政府系统

也都纷纷接入DeepSeek

这场现象级爆火的背后

是DeepSeek

以“高性能、低成本、全开源”三大优势

直接捅破了硅谷巨头构建的技术护城河

使其在竞争激烈的AI领域脱颖而出

接下来我们带你一起探究一下

国产AI的“技术突围”

DeepSeek的能力相当惊艳

实现了比肩

甚至超越GPT-4o、Claude-3.5等

顶尖闭源模型的性能

数学推理、编程能力、

中文任务处理等方面的表现

可谓是出类拔萃

DeepSeek-R1 与其他代表性模型的比较

在数学推理领域，它就像是一位顶级的数学家，能够轻松应对各种复杂的数学问题。在面对一些高难度的数学竞赛题目时，DeepSeek能够迅速理清思路，准确地解答，其准确率甚至超过了一些同类型的知名模型。在2024年AIME（美国数学邀请赛）测试中取得79.8%的成绩，略高于OpenAI o1的79.2%。

在编程领域，该模型在Codeforces平台上获得了2029的评分，超过了96.3% 的人类程序员，与o1-1217的2061评分仅有小幅差距。

DeepSeek在中文任务处理上更是展现出了独特的优势。由于它在训练过程中充分学习了大量的中文语料，对中文的语言习惯、语义理解有着深刻的把握。在处理中文文本时，它能够准确理解文本中的含义，生成自然流畅、符合语境的回复。无论是进行文本翻译、文章创作，还是智能客服等应用场景，DeepSeek 都能以出色的表现满足用户的需求，在C-Eval和C-SimpleQA等中文任务中表现突出，展现出了比许多西方开源模型更好的性能。

之所以DeepSeek

可以从众多模型之中异军突起

是因为它不仅率先实现了

与OpenAI-o1等顶尖模型不相上下的效果

更是将训练成本压缩到了极低

震惊业界

打破行业成本壁垒

据科技日报报道，AI公司通常使用装有1.6万枚或更多专用芯片的超级计算机来训练聊天机器人，但深度求索公司表示，他们只用了大约2000枚芯片。同时，他们仅花了不到600万美元就训练了新模型，成功在两方面把构建AI的价格“打了下来”。

DeepSeek创始人梁文锋

曾在接受媒体采访时表示

无论是API还是AI

都应该是普惠的、

人人可以用得起的东西

在DeepSeek-V3和R1模型之前，大模型行业信奉“算力即权力”的逻辑。

这种现象的背后，本质上就是OpenAI、谷歌、Meta等巨头用天价算力筑起护城河，它们大量囤积算力资源，利用自身雄厚的资金实力和技术优势，在人工智能领域形成了近乎垄断的地位。由于高端芯片缺乏和算力成本高昂，很多企业在算力获取上举步维艰，发展处处受限。

而DeepSeek的火爆，证明了还有另外一种取胜之道：通过改进AI模型的基础架构并更高效地利用有限资源。这大幅降低了大模型的门槛，为行业发展带来了更多的可能性。

DeepSeek让大家更清晰意识到，在智能时代，最具决定性的资源并非芯片，而是人的创造力。

如果说“大力出奇迹”

那么DeepSeek证明

小力也可以出奇迹

DeepSeek R1

通过较少算力实现高性能模型表现

主要原因是DeepSeek R1

实现算法、框架和硬件的优化协同

DeepSeek-V3架构图

DeepSeek R1在诸多维度上进行了大量优化，算法层面引入专家混合模型、多token预测，框架层面实现FP8混合精度训练，硬件层面采用优化的流水线并行策略，同时高效配置专家分发与跨节点通信，实现最优效率配置。

技术架构创新领先

传统AI模型不管干啥都得把所有能力都用上，就像一个 “全科医生”，不管是治感冒还是做复杂手术，都得把自己所有本事拿出来，特别浪费精力。但DeepSeek R1采用的混合专家架构（Mixture of Experts，MoE）彻底改变了这一模式，MoE架构就像是一个由众多专家组成的智慧团队，每个专家都在自己擅长的领域有着独特的专长，负责处理特定类型的任务。

DeepSeek-V3混合专家模型

为了让专家模型高效工作，DeepSeek得有个聪明的调度员，确保“人尽其才”，因此，DeepSeek-V3装载了信息过滤器，叫做“MLA”（多头潜在注意力机制），它能让模型只关注信息中的重要部分，不会被不重要的细节分散注意力，根据用户输入的指令，动态分配到合适的专家进行处理。

这种设计确保模型在训练和推理时保持高效，通过这种机制，每次处理一个词元时激活6710亿参数中的5.5%，约370亿个，算力消耗大大降低。

这种创新的架构设计，不仅使得DeepSeek在面对大规模、复杂的任务时能够游刃有余，同时也在一定程度上降低了模型的计算成本，提高了模型的可扩展性和实用性，使其能够更好地适应多样化的应用场景和用户需求。

无辅助损失负载均衡

对于专家混合系统模型，不平衡的专家负载将导致路由崩溃。

DeepSeek创新在于，实现无辅助损失的自然均衡。DeepSeek-V3让训练过程中的专家各展所能，系统会根据专家的历史利用率，动态调整接收容量。当某个专家持续过载时，系统会自动降低接收新任务的概率；反之，对利用率低的专家，系统会提高接收任务的机会。

既考虑专业匹配度，也考虑当前工作负荷。这种自适应机制，确保长期来看的负载平衡。

强化学习助力AI 进化新路径

如果说传统AI训练是填鸭式教育，那DeepSeek则是靠自学的“天才少年”。

R1-Zero 模型的“自学”过程依赖于强化学习（RL）算法，而非传统的人类标注数据。通过反复训练和优化，尽管没有人工干预，它仍在特定的反馈机制下自我优化，最后在数学题目中展示出了卓越的推理能力。

这种自学方式与曾经战胜人类最强棋手的 AlphaGo有着异曲同工之妙。它并没有根据人类的围棋教程学习，全程也没有接受过任何人类输入的信号指导，完全依赖自己和自己“亿局局”下棋、胜负归纳总结，产生了强大的下棋策略。

更绝的是，DeepSeek还会把解题过程一步步推演，每一步都充满“如果……那么……”的逻辑推演，而且连中学生都能看懂它的思维过程。同时，它的训练方法还带来了效率提升，训练周期更短，资源消耗降低，由于省去了监督微调和复杂的奖惩模型，计算量减少。

DeepSeek思考过程

DeepSeek爆火的背后

开源策略是关键密码

开放生态:推动技术共享与创新

重塑全球AI格局

Deepseek的开源策略就像为AI世界的大门配备了一把万能钥匙，让众多开发者得以参与到模型的研究与优化中。

如今，这项技术已向全世界敞开大门。鉴于DeepSeek模型免费可得，其他公司或将不得不调整价格策略，以保持市场地位。

近段时间，国内外多家大模型厂商纷纷宣布免费开放其大模型服务。

百度2月13日发布消息，文心一言将于4月1日0时起全面免费，所有PC端和App端用户均可体验其最新模型，包括超长文档处理、专业检索增强、高级AI绘画、多语种对话等功能。

同日，OpenAI也宣布免费版ChatGPT将在标准智能设置下无限制使用GPT-5进行对话。

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户开放使用。

降低开发门槛

对于中小企业和初创团队来说，DeepSeek的开源大大降低了AI开发的门槛。无需承担与资源密集型模型相关的高昂基础设施成本，利用DeepSeek的基础模型，就能快速搭建起自己的AI应用，将更多的精力和资源投入到业务创新和差异化竞争中，推动了 AI 技术在各个领域的快速普及。

DeepSeek的开源战略目前已经推动其模型快速渗透至教育、医疗、金融等垂直领域，AI应用正在遍地开花。

DeepSeek的成功

是中国AI人才培养、技术创新、

产业生态等方面全面崛起的缩影

这匹“黑马”以实力证明

中国科技企业有能力

在全球舞台上与顶尖玩家同台竞技

就像它的创始人梁文锋说的那样

中国的AI不可能永远跟随

需要有人站到技术的前沿