专题：DeepSeek为何能震动全球AI圈
我们是否即将迎来一场由相对的“弱势群体”驱动的AI革命？DeepSeek是一家成立于2023年的相对不为人知的中国初创公司，凭借其尖端的开源模型和低得惊人的推理成本，在全球AI界掀起了波澜。
尽管起步低调，但在新发布的DeepSeek R1模型的推动下，DeepSeek已经飙升至应用程序排行榜的首位，许多用户称之为“令人震惊的好”。
本文深入探讨了DeepSeek的背景故事，探索其迅速崛起背后的技术，以及它在撼动中国和全球AI格局时面临的挑战。
DeepSeek的兴起
DeepSeek由梁文峰于2023年5月创立，他曾领导中国对冲基金幻方（High-Flyer Quant）。由于幻方完全承销了DeepSeek，这家初创公司可以自由地进行雄心勃勃的AI研究，而不会受到产生短期回报的压力。DeepSeek位于中国杭州，聚集了一支由中国大学顶尖毕业生组成的年轻团队，强调强大的技术技能而非传统的工作经验。
从第一天起，DeepSeek就以两个核心目标为导向：以透明、开源的方式推动通用人工智能（AGI）；通过激进的定价和成本效益高的技术，使先进的AI更容易获得。
这种开源精神和颠覆性定价让现有企业感到不安，促使OpenAI、Meta等AI巨头，以及包括字节跳动、腾讯、百度和阿里巴巴在内的中国主要科技公司重新评估自己的成本、战略和研究方法。
DeepSeek的里程碑
自2023年成立以来，DeepSeek一直处于稳定的创新轨道上，推出的模型不仅在成本和效率上与更大的竞争对手竞争，而且经常削弱他们的竞争对手。从早期专注于编码到通用AI的进步，每个版本都以独特的方式突破了界限。以下是迄今为止塑造DeepSeek旅程的里程碑。
DeepSeek编码器
DeepSeek编码器（DeepSeek Coder）于2023年11月推出，是该公司的第一个重要版本，面向具有开源编码模型的开发人员。在商业代码生成工具变得越来越昂贵的时候，它提供了一种免费有效的替代方案。该模型可以生成、完成和调试代码，在独立开发人员和初创公司中迅速获得吸引力。它的开源性质鼓励了定制和实验，进一步提高了它的受欢迎程度。
编码器的发布为DeepSeek实现AI访问民主化的使命奠定了基调。虽然与后来的模型相比相对简单，但DeepSeek Coder证明了可访问的AI工具可以在不增加成本的情况下提供强大的性能，为未来的创新奠定了基础。
DeepSeek大语言模型（67B）
随着其编码模型的成功，DeepSeek又发布了一个67B参数的通用语言模型。尽管与GPT-4等竞争对手相比，该模型的规模较小，但它在摘要、情感分析和对话式AI等任务中表现出色。通过优化参数效率，它在许多任务中与较大的模型相配媲美，甚至超越，同时保持了精简的计算足迹。
DeepSeek大语言模型示了该公司开发多功能AI工具的能力，这些工具在不影响质量的情况下优先考虑成本效益。它还巩固了DeepSeek作为创新颠覆者的声誉，能够在预算范围内提供具有竞争力的模型。
DeepSeek V2
DeepSeek V2于2024年5月发布，是该公司的一个转折点，引发了中国AI市场的价格战。通过以竞争对手的一小部分成本提供高性能的语言模型，DeepSeek迫使字节跳动、腾讯和百度等主要参与者降低价格。此举使更广泛的企业和开发人员能够使用先进的AI。
从技术上讲，V2比其前身有了显著改进，提供了增强的文本生成、情感分析等功能。其性能和可负担性的结合引起了全球AI界的关注，证明了小公司也可以与资金雄厚的科技巨头竞争。
DeepSeek-Coder-V2
2024年末，DeepSeek凭借DeepSeek-Coder-V2回归本源，这是一种高级编码模型，拥有2360亿个参数和128K Token的上下文窗口。此次升级使其能够以令人印象深刻的准确性处理复杂的编程任务，例如分析大量的代码库或解决复杂的调试挑战。
Coder-V2脱颖而出的是它的定价。从每百万输入Token 0.14美元和每百万输出Token 0.28美元开始，它成为最具成本效益的编码工具之一。该模型巩固了DeepSeek以竞争对手所需成本的一小部分提供高质量AI解决方案的声誉。
DeepSeek V3
2024年底推出的DeepSeek V3，标志着该公司迄今为止最先进的一步，引入了6710亿个参数和两项突破性创新：
混合专家系统（MoE）：每项任务仅激活370亿个参数，大大降低了计算成本，同时保持了高性能。
多头潜在注意力（MLA）：增强了模型处理细微关系和同时管理多个输入的能力，使其对需要上下文深度的任务非常有效。
虽然被OpenAI和Meta的高调发布所掩盖，但DeepSeek V3因其规模、成本效益和架构创新的结合而在研究界悄然获得了尊重。它还为DeepSeek迄今为止最重要的成就DeepSeek R1奠定了技术基础。
DeepSeek R1
DeepSeek于2025年1月21日推出了DeepSeek R1，迈出了迄今为止最大胆的一步。由于其强大的推理能力、较低的运营成本和对开发人员友好的功能，该开源AI模型已成为DeepSeek对美国科技巨头最严峻的挑战。
主要特点
混合专家架构（MoE）：
R1扩展了V3中首次出现的MoE概念，仅激活特定查询所需的子网络。这允许在不消耗硬件资源的情况下，在要求苛刻的任务上实现高性能。
纯强化学习（RL）：
虽然许多竞争对手的AI模型严重依赖于监督微调，但R1包含了一个强大的RL管道，通过不断的迭代和反馈来学习推理，而不是仅仅依赖标记的数据集。
海量上下文窗口：
R1能够在一个请求中处理多达128000个Token，可以轻松处理复杂的代码审查、法律文档分析或多步数学问题等扩展任务。
高输出能力：
该模型一次最多可以生成32000个Token，非常适合编写深度报告或剖析大量数据集。
前所未有的成本效益：
DeepSeek R1的推理成本估计仅为OpenAI模型费用的一小部分（约为2%）。对于独立开发者和企业来说，这可能会改变游戏规则。
性能基准
DeepSeek R1在数学和逻辑测试中取得了显著成绩，在MATH基准测试中的得分为91.6%，在AIME上的得分为52.5%，超过了OpenAI的o1预览版。尽管它在许多编码任务中与OpenAI的o1相媲美，但在某些特定的代码场景中，它仍然略落后于Claude 3.5 Sonnet。然而，R1能够显示详细的逐步推理，这是一个显著的优势，特别是在调试、教育用途和研究方面。
大型语言模型（LLM）比较
也许最能说明其成功的是用户采用率。R1于2025年1月26日将DeepSeek推上了App Store的榜首，它在谷歌Play Store上的下载量迅速达到了100万。用户认为最近推出的“DeepThink+Web搜索”功能是其突出的特性之一，即使是OpenAI也尚未完全赶上这一领域。
DeepSeek的创新
DeepSeek V3和R1都利用了混合专家（MoE）架构，该架构仅激活其6710亿个参数中的一个子集。可以把它想象成部署数百名专业的微观专家，在需要他们的技能时介入。这种设计确保了计算效率，同时保持了高模型质量。
DeepSeek采用纯强化学习（RL）方法进一步使其与众不同。这些模型通过连续的反馈回路自主学习和改进，实现自我校正和适应性。这种机制显著提高了他们解决问题的能力，特别是对于需要深入推理和逻辑分析的任务。
除了MoE，多头潜在注意力（MLA）提高了模型同时处理多个数据流的能力。通过将焦点分布在几个“注意力头”上，他们可以更好地识别上下文关系并处理细微的输入，即使在处理单个请求中的数万个Token时也是如此。
DeepSeek的创新还扩展到模型蒸馏（model distillation，一种在机器学习和深度学习中使用的模型压缩技术），将来自其较大模型的知识转移到更小、更高效的版本，如DeepSeek-R1-Distill。这些紧凑的模型保留了大型模型的大部分推理能力，但需要的计算资源要少得多，这使得高级AI更容易使用。
AI社区的反馈
AI领域的几位知名人士对DeepSeek R1的颠覆性潜力进行了权衡：
斯坦福大学AI研究总监Sarah Chen博士指出，DeepSeek R1挑战了高性能AI需要大量计算资源的观点。通过以极低的成本提供顶级结果，DeepSeek为跨行业获取先进AI技术的民主化打开了大门。
麻省理工学院的James Miller教授强调，DeepSeek R1的强化学习框架和高级搜索功能是AI训练方法新标准的标志。他认为，这些创新可能会推动整个行业重新思考AI模型是如何训练和优化的。
Insilico Medicine首席执行官Alex Zhavoronkov赞扬了DeepSeek R1强化学习结构背后的生物学灵感。他将其描述为在逻辑自我评估和适应性方面迈出的重要一步，其影响远远超出了当前的AI研究范式。
Andreessen Horowitz的联合创始人Marc Andreessen将DeepSeek R1描述为“AI的斯普特尼克时刻”（人们认识到自己受到威胁和挑战，必须加倍努力，迎头赶上的时刻），也是他所见过的最令人惊叹和印象深刻的突破之一。他还赞扬了其开源性质，称其为“献给世界的深刻礼物”。这番评论突显了该模型的重要性及其对行业的影响。
当然，也有怀疑论者。一些人对培训数据中的潜在偏见和地缘政治影响表示担忧。虽然其开源精神受到广泛赞誉，但还是有所担忧。
商业模式和合作伙伴关系
DeepSeek的融资策略与大多数AI初创公司不同。该公司完全由梁文峰创立的成功的量化对冲基金幻方提供资金。这种独特的安排使DeepSeek能够在没有股东要求的压力或满足激进的A轮里程碑的情况下运营。
摆脱了风险投资支持的初创公司的典型限制，DeepSeek可以优先考虑长期研究和创新，而不是立即商业化。到目前为止，该公司还没有表现出追求大规模商业机会的紧迫性，而是专注于完善其AI模型和推动创新。
DeepSeek的突出功能之一是其令人难以置信的低API定价，使高级AI更容易访问。例如，R1的起价仅为每百万输入Token 0.55美元，每百万输出Token 2.19美元，这一价格远低于OpenAI或其他美国AI实验室的产品。这种可负担性帮助DeepSeek在注重成本的开发人员、初创公司和小企业中开辟了一个利基市场，否则他们可能很难负担得起尖端的AI工具。通过提供这种预算友好的解决方案，DeepSeek将自己定位为更昂贵的专有平台的可行替代品。
DeepSeek与AMD的合作也在其成功中发挥了关键作用。通过使用AMD Instinct GPU和开源ROCM软件，DeepSeek能够以非常低的成本训练其模型，包括V3和R1。此次合作挑战了业界对英伟达高端GPU或谷歌TPU的依赖，证明高效培训不需要使用最昂贵的硬件。此次合作证明了DeepSeek专注于具有成本效益的创新，并能够利用战略合作克服硬件限制。
这些因素共同强调了DeepSeek在可负担性、技术卓越性和独立性之间的平衡能力，使其能够与规模更大、资金更充足的竞争对手有效竞争，同时将可访问性保持在最前沿。
竞争格局
DeepSeek将自己定位为AI市场的颠覆者，与世界上最大的美国AI实验室和中国的科技巨头展开竞争。
挑战OpenAI、谷歌和Meta
OpenAI、谷歌和Meta拥有丰富的资源、良好的声誉，并可以接触到一些世界顶尖的AI人才。这些公司以数十亿美元的预算运营，使他们能够在硬件、研究和营销方面进行大量投资。相比之下，DeepSeek采用了更有针对性的方法，专注于开源创新、更长的上下文窗口和显著降低的使用成本。
DeepSeek的模型，如R1，在数学和推理任务等特定领域提供了相当或更优的性能，而成本通常只是其中的一小部分。这使得DeepSeek成为那些认为专有AI工具过于昂贵或限制性过强的组织的一个有吸引力的替代方案。通过强调可访问性和透明度，DeepSeek挑战了只有大预算参与者才能提供最先进的AI解决方案的说法。
颠覆中国科技巨头
DeepSeek的崛起也扰乱了字节跳动、腾讯、百度和阿里巴巴等中国科技巨头。这些公司在中国的AI生态系统中根深蒂固。然而，DeepSeek的开源理念和激进的定价策略使其能够开拓出一个独特的利基市场。通过提供经济高效的模型，DeepSeek迫使这些公司重新评估自己的定价和开发策略。
DeepSeek与这些资金雄厚的巨头竞争的能力，突显了其在中国和全球舞台上作为强大挑战者的地位。
开源R1倡议
DeepSeek影响力日益增长的一个证明是Hugging Face的Open R1（开源R1）计划，这是一个雄心勃勃的项目，旨在复制完整的DeepSeek R1训练管道。如果成功，这一举措将使世界各地的研究人员能够适应和改进类似R1的模型，进一步加速AI领域的创新。
虽然这突显了DeepSeek开源战略的影响，但也暴露了潜在的漏洞。通过向AI社区开放其模型，DeepSeek邀请了那些在其突破基础上进行竞争的人。然而，这种开放性是AI开发民主化和促进协作的刻意举措，这一理念使DeepSeek与更专注于专有技术的参与者区别开来。
通过其颠覆性的定价、开源承诺和竞争能力，DeepSeek在科技巨头主导的市场中蓬勃发展，证明创新和效率甚至可以与最大的预算相媲美。
DeepSeek的下一步是什么
DeepSeek的迅速崛起伴随着可能塑造其未来的挑战。对先进GPU的有限访问，造成了计算差距，可能会阻碍其扩展R1等模型的能力。虽然其MoE架构最大限度地提高了效率，但随着时间的推移，与拥有尖端硬件的公司竞争可能会变得更加困难。
此外，DeepSeek在市场认知方面也面临着障碍。为了获得国际信任，它必须始终如一地证明其可靠性，特别是对于企业级部署。与此同时，快速发展的AI格局意味着OpenAI或Meta等竞争对手可以通过新的创新超越它。
尽管存在这些挑战，DeepSeek还在专注于其DeepThink+Web搜索功能，该功能支持实时查找，将其定位为一个独特的竞争对手。该公司还可以加强强化学习微调，开发针对特定行业的模型，并建立新的全球合作伙伴关系以扩大其能力。如果DeepSeek能够克服这些障碍，它就有可能继续成为AI领域的颠覆性力量。
最后的总结
在短短几年内，DeepSeek已经从杭州一家未知的研究驱动型初创公司发展成为AI领域的全球颠覆者，撼动了OpenAI、Meta和谷歌等行业巨头。通过结合开源协作、混合专家（MoE）等创新架构和竞争激烈的定价，DeepSeek重新定义了我们对AI开发的看法。DeepSeek V3和开创性的DeepSeek R1等模型证明，AI的成功并不总是需要数十亿美元的预算。相反，效率、适应性和战略伙伴关系可以提供与最昂贵的模型相媲美的结果。
DeepSeek的旅程之所以更加非凡，是因为它在AI社区中产生了巨大的冲击。行业专家和研究人员一直表示，他们对一家规模较小的公司如何能够与资金充足的组织开发的一些最先进的模型竞争，甚至超越这些模型感到惊讶。
DeepSeek没有放缓的迹象。它最近推出的DeepThink+Web Search可以实现实时在线查找，在某些功能上甚至领先于OpenAI。展望未来，该公司可能会专注于：
改进强化学习管道，以进一步增强推理能力。
开发针对医疗保健、金融和教育等领域量身定制的行业特定模型。
与全球硬件供应商建立新的合作伙伴关系，以克服出口限制造成的计算差距。
随着用户对DeepSeek R1的采用率继续飙升，该公司正在迫使老牌AI玩家适应。事实证明，效率和创新可以与原始计算能力和巨大的预算相媲美，为AI的可能性树立了新的先例。
DeepSeek能否在激烈的竞争和市场信任问题等挑战中保持这一势头还有待观察。然而，有一点是清楚的：DeepSeek已经证明了自己是一支不可忽视的力量，在推动AI的边界的同时，也为全球的小型企业、研究人员和开发人员提供了支持。
对于那些对低成本创新如何彻底改变AI工作流程感兴趣的人来说，DeepSeek是一个值得关注的名字。下一波变革性突破很可能来自这个雄心勃勃的“弱者”。
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