💓DeepSeek让你颤抖了吗！

#DeepSeek横空出世，你怎么看

DeepSeek即杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，是一家在人工智能领域取得显著进展的公司，以下是关于它的详细介绍：

公司概况

DeepSeek由中国知名量化私募巨头幻方量化于2023年7月创立，总部位于杭州。公司专注于开发高效、高性能的生成式AI模型，致力于推动人工智能技术的发展和应用。

发展历程

– 2023年11月2日：发布首个开源代码大模型DeepSeek Coder，支持多种编程语言的代码生成、调试和数据分析任务。

– 2023年11月29日：推出参数规模达670亿的通用大模型DeepSeek LLM，包括7B和67B的base及chat版本。

– 2024年5月7日：发布第二代开源混合专家（MoE）模型DeepSeek – V2，总参数达2360亿，推理成本降至每百万token仅1元人民币。

– 2024年12月26日：发布DeepSeek – V3，总参数达6710亿，采用创新的MoE架构和FP8混合精度训练，训练成本仅为557.6万美元。

– 2025年1月20日：发布新一代推理模型DeepSeek – R1，性能与OpenAI的o1正式版持平，并开源。

– 2025年1月26日：DeepSeek登顶美区App Store免费榜第六，超越Google Gemini和Microsoft Copilot等产品。

核心技术

– 混合专家架构（MoE）：如DeepSeek – V3采用该架构，总参数虽达6710亿，但每个输入只激活370亿参数，通过动态冗余策略保持最佳负载平衡，降低计算成本的同时维持高性能。

– 多头潜在注意力机制：通过低秩联合压缩机制，将Key – Value矩阵压缩为低维潜在向量，减少内存占用。

– FP8混合精度训练：设计了FP8混合精度训练框架，首次验证了在极大规模模型上进行FP8训练的可行性和有效性，提高计算利用率。

– 多Token预测目标（MTP）：证明了MTP对模型性能有益，并可用于推理加速。

模型特点

– DeepSeek V3：为自研MoE模型，生成速度相比V2.5模型实现了3倍的提升，达到每秒吞吐量60token。在多语言编程测试排行榜中，已超越Anthropic的Claude 3.5 Sonnet大模型，仅次于OpenAI o1大模型。在通识和专业知识测试集上表现优秀，MMLU pro正确率75.9%，GPQA – Diamond正确率59.1%。

– DeepSeek R1：在数学、代码、自然语言推理等任务上性能比肩OpenAI o1正式版。通过强化学习让模型在“实战演练”中提升推理能力，具有“自我验算”“反思总结”“超长解题思路”等技能。

应用场景

– 聊天和编码场景：能理解和生成代码，提高编程效率，可辅助开发者进行代码编写、调试等工作。

– 多语言自动翻译：支持多达20种语言的实时翻译和语音识别，满足企业用户处理多种语言内容的需求。

– 图像生成和AI绘画：整合视觉理解技术，用户通过简单文本描述就能生成高质量图像，为创意工作者等提供便利。

– 生活与学习辅助：能充当生活小百科，提供菜谱、家电选购建议、健康建议等；也是学习加油站，可进行作业辅导、语言学习、技能入门教学等。

– 办公与娱乐助力：在办公方面，可处理文书、规划行程、整理文件等；在娱乐社交领域，能解读热点、生成创意文案、推荐书单和影视剧等。

合作生态

– 算力基础设施合作：浪潮信息为DeepSeek北京亦庄智算中心提供AI服务器集群及英伟达H800和自研AIStation管理平台，中科曙光承建DeepSeek杭州训练中心液冷系统。

– 垂直领域合作：拓尔思与DeepSeek联合开发金融舆情大模型，在中信证券等机构部署智能研报生成系统。科大讯飞在教育场景接入DeepSeek Math模型，推出“星火助学”应用，WPS智能写作功能集成DeepSeek Writer api，提升公文生成效率。

– 数据与生态合作：每日互动作为幻方量化二股东，为DeepSeek提供4亿日活设备行为数据。卓创资讯与幻方量化在金融、语料库方面合作，数据或用于DeepSeek模型优化。

市场影响

– 价格优势：以DeepSeek – R1为例，API服务定价为每百万输入tokens 1元（缓存命中）/4元（缓存未命中），每百万输出tokens 16元，输出API价格仅为OpenAI o1的3%，具有很高的性价比。

– 行业关注：1月27日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，在美区下载榜上超越了ChatGPT。Meta首席科学家杨立昆等多位AI行业大佬对其赞誉有加，全球范围内AI技术人员掀起“DeepSeek复现热潮”。DeepSeek之所以厉害，主要有以下几方面原因：

资金与算力支持

– 资金雄厚：其创始人梁文锋的幻方量化对冲基金通过全自动量化交易积累了巨额财富，为DeepSeek提供了充足资金，使其能专注技术研发，不必过早考虑商业化盈利问题。

– 算力保障：幻方量化早期购置了数千张英伟达A-100等先进GPU芯片，奠定了一定算力基础，同时还通过向云计算厂商租借算力，满足自身业务需求。

技术创新优势

– 架构创新：自研的MLA架构和DeepSeek MOE架构，有效降低了模型训练成本，还解决了大规模稀疏MoE模型的性能难题，使训练出的模型更高效准确。

– 训练优化：以Transformer架构为基础，基于注意力机制，通过海量语料数据预训练，再经监督微调、人类反馈的强化学习等对齐，还增加审核、过滤等安全机制，提升了模型性能。

– 成本控制：如DeepSeek – V3仅用2048块GPU训练2个月，花费557.6万美元，就达到了较高水平，训练成本远低于同类产品。

开源共享策略

– 代码开源：将核心代码和训练逻辑免费公开，采用MIT许可协议，允许免费商用、随意修改和开发，吸引全球开发者参与贡献，促进了技术创新与发展，提升了自身性能和影响力。

– 模型开源：蒸馏了6个小模型开源，让开发者和企业能方便使用，推动了AI技术的普及和应用。

人才与团队优势

– 本土人才：团队成员清一色来自国内高校，是中国本土培养的人才，打破了高科技人才被西方垄断的局面，这些人才为DeepSeek的技术研发提供了坚实的智力支持。

– 创新文化：团队注重创新，在算法架构和训练策略等方面不断探索，在芯片受限的情况下，依然取得了显著的技术突破。

功能与应用优势

– 功能多样：能实现智能对话、智能搜索、信息摘要，还能处理图像，在教育、内容创作等多个领域都有广泛的应用场景，可满足用户多样化的需求。

– 性能卓越：DeepSeek – R1模型在数学、代码、自然语言推理等任务上与OpenAI的o1正式版性能相当，在Chatbot Arena的基准测试里排全类别大模型第三，能为用户提供精准的答案和帮助。