摘要：1 月 27 日，绝对是 DeepSeek 发展历程中浓墨重彩的一天。这一天，由它开发的应用如同一颗璀璨的新星，登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费 APP 下载排行榜 。
在 AI 大模型这片竞争激烈的江湖中，DeepSeek 宛如一匹横空出世的黑马，以迅雷不及掩耳之势席卷全球科技圈，成为众人瞩目的焦点。
1 月 27 日，绝对是 DeepSeek 发展历程中浓墨重彩的一天。这一天，由它开发的应用如同一颗璀璨的新星，登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费 APP 下载排行榜 。
要知道，美国地区的应用市场那可是高手如云，竞争激烈程度超乎想象，而 DeepSeek 竟然能在美区下载榜上成功超越大名鼎鼎的 ChatGPT，这无疑是一个极具震撼力的成绩，也让全球的科技爱好者们对 DeepSeek 刮目相看。
在海外开发者社区，DeepSeek 同样掀起了一阵狂热的浪潮。1 月 20 日，它正式发布的推理大模型 DeepSeek-R1，凭借着自身卓越的性能和令人惊叹的 “物美价廉” 特性，迅速成为社区内的热门话题。
作为一款开源模型，DeepSeek-R1 在数学、代码、自然语言推理等诸多高难度任务上的表现，竟然能够与 OpenAI o1 模型正式版相媲美 ，这简直让人难以置信。更值得一提的是，它采用的 MIT 许可协议，极大地降低了使用门槛，支持免费商用、任意修改和衍生开发等，这对于广大开发者来说，无疑是一个巨大的福音，瞬间激发了他们的探索热情和创新活力。
如今，在国外权威的大模型排名榜 Chatbot Arena 上，DeepSeek-R1 的基准测试排名已经强势攀升至全类别大模型第三的高位，并且与 OpenAI 的 ChatGPT-4o 最新版并列 。在风格控制类模型 (StyleCtrl) 分类中，它更是与 OpenAI 的 o1 模型并列第一，这样耀眼的成绩，足以证明 DeepSeek-R1 在大模型领域的强大实力和领先地位。
DeepSeek 在短时间内取得这般令人瞩目的辉煌成就，绝非是命运偶然的垂青，而是多种关键因素共同作用的必然结果。其中，最为突出的因素体现在技术革新和降低成本这两个重要方面。
就技术革新而言，DeepSeek 无疑是一个极具代表性的弯道超车案例。在竞争激烈且技术发展迅速的当下，DeepSeek 展现出了与众不同的创新思路和战略眼光。
以往，大多数大模型的发展主要依赖于不断堆砌算力，投入大量的硬件资源以追求性能的提升。然而，DeepSeek 却另辟蹊径，勇敢地摆脱了这一传统模式的束缚。
DeepSeek 的革新点在于，从过去那种单纯依赖硬件提升性能的方式，成功地转向了从内部挖掘潜力，精心开发推理算法。这一转变并非易事，需要对算法原理有着深刻的理解和独到的见解。例如，其团队深入研究了神经网络的结构优化，通过巧妙调整神经元之间的连接权重，提高了信息传递的效率和准确性。
而这一技术革新所带来的最直接、也是最显著的效果，就是成本的大幅下降。过去，大模型的运行和维护需要耗费巨额的资金，仿佛是一个无底洞，让许多企业望而却步。但如今，由于 DeepSeek 对算法的创新，使得硬件需求不再那么苛刻，从而极大地削减了成本。
这种成本的显著降低，意义非凡。它不仅使得大模型烧钱的特征不再那么突出和令人担忧，还为大模型的广泛应用和普及创造了更为有利的条件。以前，由于高昂的成本，大模型往往只能被少数财力雄厚的企业或机构所使用，限制了其发挥更大的作用。而现在，成本的降低意味着更多的企业和领域能够负担得起大模型的应用，为各个行业带来了前所未有的发展机遇。从医疗保健到金融服务，从教育领域到制造业，大模型的普及将有可能引发一系列的变革和创新，推动社会的进步和发展。
从整个行业的历史发展脉络来看，DeepSeek 的这一技术革新具有划时代的意义。它为大模型的未来发展指明了新的方向，也让人们对技术创新的力量有了更深刻的认识和期待。
算法优化：在技术创新的道路上，DeepSeek 不断探索前行，其在算法优化方面取得的成果令人瞩目。以强化学习技术为例，这一技术在提升模型推理能力中发挥了至关重要的作用。传统的模型训练往往依赖大量的监督数据，而 DeepSeek 另辟蹊径，在 R1 模型的后训练阶段大规模使用强化学习技术 。通过这种方式，模型能够在仅有极少标注数据的情况下，不断自我学习、自我进化，极大地提升了推理能力。在处理数学问题时，R1 模型能够通过强化学习不断优化解题思路，找到更准确、更高效的解决方案，其在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能能够比肩 OpenAI o1 模型正式版 ，展现出强大的实力。而在相同的任务测试中，其他一些模型可能因为缺乏有效的算法优化，在推理能力上明显逊色于 DeepSeek-R1。架构创新：除了算法优化，DeepSeek 在架构创新方面也有独特之处。它采用的多头潜在注意力机制（MLA）和混合专家模型结构（DeepSeekMoE），为模型的高效运行提供了有力保障。MLA 通过联合压缩键值成低秩向量，减少了推理时的 KV 缓存需求，使得推理效率大幅提高。在处理长文本时，传统的注意力机制可能会因为内存和计算开销过大而导致效率低下，而 MLA 则能够轻松应对，快速准确地提取关键信息。而 DeepSeekMoE 结构则允许模型在每个输入上动态选择一部分专家进行处理，在保持高性能的同时，有效管理计算资源，避免了传统模型中大量参数的浪费。这种创新的架构设计，使得 DeepSeek 在训练过程中能够减少对计算资源的需求，同时提升训练效率，为其快速发展奠定了坚实的技术基础。训练成本：在大模型的研发过程中，训练成本是一个不容忽视的重要因素。DeepSeek 在这方面展现出了巨大的优势，与 OpenAI 等公司的模型训练成本相比，DeepSeek 的成本低得令人惊叹。据了解，OpenAI 训练 GPT-4 时，使用了 25000 张型号为 A100 的英伟达 GPU ，成本高昂。而 DeepSeek 训练 V3 模型时，仅用了 2048 个 GPU 在 57 天内便完成了训练，其成本约 557.6 万美元 ，仅为其他主流模型（如 GPT-4）的 1/10 左右。这种低成本的训练方式，使得 DeepSeek 能够在有限的资源下，快速迭代模型，推出更具竞争力的产品。同时，也为整个行业提供了一种新的思路，即通过优化算法和架构，降低训练成本，提高资源利用效率，推动大模型技术的普及和应用。使用成本：除了训练成本低，DeepSeek 在使用成本上也具有很大的吸引力。其 API 服务定价策略十分亲民，对每百万输入 token 收取 0.55 美元，对每百万输出 token 收取 2.19 美元 / 百万 ，而 OpenAI 最新版 o1 模型的相应收费分别为 15 美元 / 百万和 60 美元 / 百万 。如此大的价格差距，使得开发者和企业在选择大模型服务时，更倾向于 DeepSeek。对于一些小型企业和初创公司来说，低成本的 API 服务意味着更低的开发成本和更高的利润空间，能够帮助他们在激烈的市场竞争中更好地生存和发展。而对于大型企业来说，使用 DeepSeek 的服务也能够节省大量的资金，将这些资金投入到其他核心业务的发展中。此外，DeepSeek的成功，和目前大模型普遍开始实行开源模式也密切相关。
开源内容：DeepSeek 深知开源对于推动全球 AI 发展的重要性，因此积极采取开源策略，将自己的技术成果与全球开发者共享。它开源的内容丰富多样，包括模型权重、训练技术等。以 R1 模型为例，DeepSeek 不仅开源了模型权重，还允许用户使用 R1 来训练其他模型，并且将 R1 的训练技术全部公开 。这种开放的态度，使得全球的开发者能够基于 DeepSeek 的开源成果，进行二次开发和创新，加速了 AI 技术的发展和应用。在自然语言处理领域，开发者可以利用 DeepSeek 开源的模型和技术，开发出更适合特定场景的语言模型，提高语言处理的效率和准确性。社区影响：DeepSeek 的开源策略在全球范围内吸引了大量的开发者，对 AI 社区产生了深远的影响。在 Hugging Face 上，DeepSeek 相关模型的下载量持续攀升，众多开发者在社区中分享自己使用 DeepSeek 模型的经验和心得，形成了良好的互动和交流氛围。许多开发者表示，DeepSeek 的开源模型和技术为他们的研究和开发工作提供了极大的帮助，让他们能够更快地实现自己的创意和想法。一些研究机构利用 DeepSeek 的开源模型进行学术研究，取得了一系列有价值的成果。这种开源社区的形成，不仅促进了技术的传播和创新，也增强了 DeepSeek 在全球 AI 领域的影响力和知名度。DeepSeek的外部投资支撑，也很重要。
资源投入：作为量化巨头幻方量化旗下的人工智能公司，DeepSeek 在研发过程中得到了幻方量化的大力支持。幻方量化为 DeepSeek 提供了充足的资金、强大的算力和丰富的数据，这些资源为 DeepSeek 的技术研发提供了坚实的后盾。在资金方面，幻方量化的投入使得 DeepSeek 能够吸引全球顶尖的 AI 人才，组建一支实力雄厚的研发团队。在算力方面，幻方量化储备的大量英伟达 A100 芯片，为 DeepSeek 的模型训练提供了强大的计算能力，确保模型能够在短时间内完成训练和优化。而丰富的数据资源则为模型的训练提供了丰富的素材，使得模型能够学习到更广泛、更深入的知识，提升其性能和泛化能力。团队专注度：DeepSeek 团队专注于技术研发，不受融资压力等外界因素的干扰，能够全身心地投入到模型的研究和开发中。这种专注度使得团队能够在技术上不断深耕细作，追求卓越。在研发过程中，团队成员们能够专注于解决技术难题，不断优化算法和架构，提升模型的性能。他们不会因为市场的短期波动或融资的压力而改变研发方向，而是始终坚持技术创新的道路。正是这种专注和坚持，使得 DeepSeek 能够在短时间内取得一系列令人瞩目的技术成果，推出性能卓越的大模型，在激烈的市场竞争中脱颖而出。现有应用：DeepSeek 在多个领域已经得到了广泛的应用，并且取得了显著的成果。在教育领域，它可以作为智能辅导助手，为学生提供个性化的学习方案。通过分析学生的学习数据，DeepSeek 能够了解学生的学习进度、知识掌握情况以及学习习惯，从而有针对性地提供学习建议和辅导资料。在江苏省 30 所中学的实测中，DeepSeek “AI 导师” 让学生数学平均分提升 14.5 分 ，多轮对话准确率达 87.3% ，远高于 ChatGPT 的表现。在金融领域，DeepSeek 的应用也十分广泛。它可以帮助银行和投资公司进行风险评估、投资决策等。通过对海量金融数据的分析，DeepSeek 能够预测市场趋势，识别潜在的风险和投资机会。某银行使用 DeepSeek-MoE 分析信贷报告，欺诈识别准确率达到 92.7%，误报率仅为 2.1% ，优于 ChatGPT 方案。在办公领域，DeepSeek 可以集成到办公软件中，提升办公效率。例如，它可以帮助用户快速生成文档、总结会议内容、进行邮件回复等。许多企业已经将 DeepSeek 集成到其办公软件中，如金山办公的 WPS，用户只需输入一些关键字，便能得到一份结构合理且流畅的文档，大大提高了文档生成的效率。DeepSeek 的成功，是技术创新、成本优势、开源策略以及专注研发等多方面因素共同作用的结果。它的崛起，不仅打破了大模型市场原有的竞争格局，也为全球 AI 产业的发展注入了新的活力，带来了新的思路和方向。在未来，随着技术的不断进步和应用场景的持续拓展，相信 DeepSeek 将继续在 AI 领域发光发热，为推动人类社会的智能化发展做出更大的贡献。同时，它也将激励更多的企业和科研机构投身于 AI 技术的研发和创新，共同推动 AI 产业迈向新的高峰。
来源：清风翰影
