今天你DeepSeek了嗎

DeepSeek的出現，不僅打破了傳統AI巨頭的壟斷地位，重塑了全球AI市場的競爭格局，也為我們展示了人工智能未來的無限可能。

2024年12月，DeepSeek推出的V3模型以極低的訓練成本，實現了與GPT-4o和Claude Sonnet 3.5等頂尖模型相媲美的出色性能，在AI領域掀起了一陣波瀾。時隔不到1個月，他們推出的新模型R1僅用1/10的成本就達到了GPT-o1級別的表現，登頂中美兩國蘋果應用商店下載排行榜，徹底出圈。

DeepSeek的故事，要從它的創始人梁文鋒說起，這位年輕的85后科學家自小便展現出對科技的濃厚興趣。以高考狀元的身份考入浙江大學，在信息與通信工程專業畢業后，他與同窗好友共同創立了杭州幻方科技有限公司，通過數學和人工智能進行量化投資。短短幾年間，幻方量化基金的資產管理規模就突破了千億大關。

然而，對于梁文鋒來說，這只是他科技探索之旅的一個起點，通用人工智能才是他真正熱愛的方向。2020年，梁文鋒決定在內部孵化出一個小而精的AI部門，后來這個團隊獨立出來就是現在的DeepSeek深度求索。

彼時，AI大模型尚處于“算力為王”的階段，許多巨頭都在加速“參數內卷”，也逐漸違背初心，從開源走向封閉，徹底走向商業化道路。但DeepSeek的團隊認為，開源可以吸引更多優秀的研究者、開發者，形成一種“你中有我、我中有你”的社區氛圍，更適合DeepSeek成長。他們的第一款產品DeepSeekCoder（2023年11月2日發布），就是一款服務于開發者的開源工具，吸引了許多技術博主與開發者熱情分享自己的測試體驗與二次開發心得，為DeepSeek 貢獻了大量實用的改進意見。

2024與2025之交，對于DeepSeek來說是一個“高光時刻”。2024年12月26日，他們正式發布了V3模型，其技術報告展示了“驚人的數字”—6710億模型參數、訓練數據規模達到14.8萬億tokens。僅看參數量，DeepSeekV3的體量已逼近或超越主流巨頭的同級別大模型。

最令業界震動的還不是龐大的參數規模，而是其“低成本”：百萬tokens級別的推理費用只需要幾元到十幾元不等，遠低于業內推測的 GPT-4o（往往在數十美元或更高）。這一份在業內看來頗具“性價比”的數據，迅速在技術圈與社交媒體上成為熱門話題。他們是怎么做到的？

DeepSeek 的技術架構建立在 Transformer架構之上，這是自然語言處理領域的經典架構。但 DeepSeek并沒有止步于此，而是對其進行了深度優化。在V3模型的技術白皮書中提到，他們創新采用了混合專家模型（Mixture of Experts，MoE）。簡單來說，MoE并非讓所有參數每次都“全員出動”，而是只激活5%-10%的“專家網絡”，大幅降低了大模型訓練的算力需求。

DeepSeek的另一個重要突破是引入“動態稀疏注意力機制”。這種技術讓模型在處理長文本時，能夠像人類閱讀一樣自動聚焦關鍵信息，而不是逐字逐句地解析。

更值得一提的是，DeepSeek通過后訓練與蒸餾策略，大幅減少了對RLHF（人類反饋強化學習）的依賴，既節省了人工成本，也優化了數據處理流程。

DeepSeek的探索之路當然也不是一帆風順的。目前，它面臨著三大技術挑戰：首先是“符號接地”難題，即如何讓模型真正理解物理世界的運作規律；其次是降低訓練成本，DeepSeek正在推進“綠色訓練”計劃，致力于將能耗降低到行業平均水平的1/3；最后是構建可信的AI系統，其最新研發的“可解釋性接口”希望能可視化地展示模型的決策過程，幫助用戶更好地理解AI的推理邏輯。

DeepSeek的出現，不僅打破了傳統AI巨頭的壟斷地位，重塑了全球AI市場的競爭格局，也為我們展示了人工智能未來的無限可能。展望未來，DeepSeek計劃在2025年前完成萬億參數模型的訓練，并實現跨模態的自主知識遷移，更長遠的目標則是構建具備常識推理能力的認知框架—這或許將開啟通向AGI的新路徑。