透过现象看本质，为何如此着魔？各大平台都在接入DeepSeek

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

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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。

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”。

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 。

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。

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。

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。

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。

DeepSeek思考过程

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。

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 。