BestBlogs.dev 精选文章 第 32 期

DeepSeek 正式发布了 DeepSeek-R1 模型，该模型在数学、代码、自然语言推理等任务上性能对标 OpenAI o1 正式版。DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，极大提升了模型推理能力。DeepSeek 不仅开源了模型权重，还提供了 API 服务，允许用户通过设置 model='deepseek-reasoner' 调用思维链输出。此外，DeepSeek 还通过蒸馏技术训练了多个小模型，其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1-mini 的效果。为了推动开源社区和行业生态的发展，DeepSeek 统一使用 MIT License，并明确允许用户进行模型蒸馏。DeepSeek-R1 的 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。

DeepSeek-V3 是 DeepSeek 公司最新发布的自研 MoE 模型，拥有 671B 参数，激活 37B，并在 14.8T token 上进行了预训练。该模型在多项评测中表现优异，超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama-3.1-405B 等其他开源模型，并在性能上与 GPT-4o 和 Claude-3.5-Sonnet 等顶尖闭源模型不相上下。DeepSeek-V3 在百科知识、长文本、代码、数学和中文能力等方面均有显著提升。此外，通过算法和工程创新，生成速度从 20 TPS 提升至 60 TPS，为用户带来更流畅的使用体验。API 服务价格也进行了调整，并提供了长达 45 天的优惠价格体验期。DeepSeek-V3 同步开源了原生 FP8 权重，支持多种推理框架，方便社区适配和拓展应用场景。DeepSeek 公司表示，将继续在 DeepSeek-V3 基座模型上打造更多功能，并持续与社区分享最新探索成果。

文章深入解读了 DeepSeek 最新发布的开源多模态模型 Janus-Pro。该模型创新性地采用双编码器架构，分别负责图像理解和生成，突破了传统大一统模型的性能瓶颈。文章详细分析了 Janus-Pro 的架构设计和三阶段创新训练方法 ，包括锁参数训练适配器、弃用 ImageNet 拥抱真实数据、以及优化数据配比等关键策略。评测结果显示，Janus-Pro-7B 在多模态理解和图像生成基准测试中均取得领先成绩，超越了包括 DALL-E 3 和 Stable Diffusion 等知名模型。文章还探讨了 Janus-Pro 架构设计对多模态大一统模型范式转变的意义，并强调了 Transformer 在信息整合中的关键作用。

DeepSeek 新模型 DeepSeek-R1-Preview 在代码基准测试 LiveCodeBench 中表现优异，与 OpenAI o1 相当，并确认将开源。DeepSeek-R1-Preview 是 DeepSeek-R1-Lite-Preview 的升级版，替换了更大的基础模型，表现出更强的推理能力。文章还提到，DeepSeek 团队与 LiveCodeBench 团队合作，解决了评分系统的一些 bug，并展示了模型的思考过程。开发者社区对即将发布的开源模型和 API 充满期待，认为这将极大简化编程工作。此外，文章还提到了其他国产大模型的更新和 OpenAI 的最新动态。

文章对新兴的推理语言模型（RLM）进行了全面的蓝图式解读，强调 RLM 作为通往通用人工智能（AGI）的关键一步，并区分了 RLM 与传统大语言模型（LLM）在推理能力上的本质差异，即 RLM 具备更高级的 “系统 2 思维”，能够进行外推和复杂问题求解。文章详细解析了 RLM 的模块化架构，包括推理方案、操作符、模型与训练范式以及流程，并提供了一套工具箱组件用于构建和评估 RLM。此外，文章还探讨了 RLM 的训练方法、评估标准以及与现有结构化提示方案的联系，最后通过 Framework X1 实例验证了蓝图的有效性，并展望了 RLM 在推动 AI 技术发展中的潜力与应用前景

文章介绍了 DeepSeek 最新开源的多模态模型 Janus-Pro。该模型被设计为具备视觉理解和图像生成双重能力的“双面神”模型。Janus-Pro 相较前代版本在图像生成质量上显著提升，并直接对标 OpenAI 的 DALL-E 3，部分能力甚至超越。文章详细阐述了 Janus-Pro 的多项功能，包括图像识别、地标识别、文字识别及图像生成，并解释了其核心技术——解耦视觉编码，该技术使模型在“理解通路”和“生成通路”均表现出色。性能提升归功于优化的训练策略、海量训练数据及更大规模的模型参数。文章最后强调 DeepSeek 再次开源的举措，体现了其通过开源推动人工智能技术发展的开放理念。

本文深入剖析了 DeepSeek 最新发布的开源模型 R1，揭示了其在技术上的重大突破。DeepSeek R1 最核心的创新在于采用纯强化学习方法训练模型，使其自发涌现出强大的推理能力，这与传统依赖监督微调和复杂奖励模型的训练方式截然不同。R1-Zero 模型仅使用简单的准确性和格式奖励，就展现出“顿悟”式学习能力和优秀的跨领域迁移学习能力，在数学和编程竞赛中表现卓越。尽管 R1-Zero 存在可读性问题，但其惊人的推理潜力不容忽视。改进后的 R1 模型在保持强大推理能力的同时，提升了输出可读性，性能媲美 OpenAI 的 o1 模型。DeepSeek R1 的成功预示着纯强化学习在激发 AI 原生推理能力和通向通用人工智能方面具有巨大的潜力。

本文详细讨论了 DeepSeek-V3 论文中的技术优化，特别是 DeepSeek 如何绕过英伟达的 CUDA，直接使用 PTX 编程语言优化硬件效率。文章指出，DeepSeek 通过重新配置 GPU 的流式多处理器（SMs），实现了 10 倍于 Meta 等的硬件效率。同时，深入分析了 PTX 编程的复杂性，强调其在移植性和跨 GPU 架构的挑战。此外，文章探讨了 DeepSeek 对英伟达技术护城河的挑战，以及 AI 自我优化的潜力，提出了 AI 可能会开始优化自身的底层代码。

DeepSeek-V3 是一款高性能、低成本的开源大模型，在多项基准测试中表现优异，特别是在高级数学推理能力上大幅超越其他模型。其架构创新包括 Multi-head Latent Attention、DeepSeekMoE 和无额外损耗的负载均衡策略，显著提升了模型性能和效率。通过 DualPipe 流水线并行、通信优化、内存管理和 FP8 低精度训练等工程优化，DeepSeek-V3 显著提升了训练效率和 GPU 利用率。训练策略方面，DeepSeek-V3 通过精细的数据构建、分词器优化、模型配置和超参数调优，提升了模型在数学、编程和多语言处理等领域的性能。此外，DeepSeek-V3 通过无额外损耗的负载均衡策略、长上下文扩展和多 Token 预测等技术，进一步提升了模型的训练效率和长文本处理能力。后训练阶段包括有监督微调和强化学习，进一步优化模型性能。DeepSeek-V3 以约 550 万美金的成本实现了与顶尖模型相当的性能，展示了其卓越的成本效益。

本文详细介绍了 DeepSeek-V3 如何通过极致的压缩和优化技术，显著降低了大模型训练的成本和时间。DeepSeek-V3 采用了多层注意力（MLA）架构、FP8 混合精度训练框架和创新的 DualPipe 方法，提升了训练速度和效率，同时减少了显存消耗和通信开销。此外，DeepSeek-V3 在数学推理、代码生成和长文本处理等方面表现卓越，但在创意生成和开放性任务上相对薄弱。其成功归因于大规模参数、精细数据处理、多 token 预测技术和 R1 蒸馏等创新技术。文章还指出，DeepSeek-V3 在工程实现上进行了多项创新，展示了在工程实现和理论创新之间找到平衡点的可能性。

这篇 Hugging Face 博客文章介绍了 Open-R1 项目，这是一个社区驱动的计划，旨在复现 DeepSeek 最近发布的强大推理模型 DeepSeek-R1。DeepSeek-R1 在无需人工监督的情况下，通过强化学习在推理任务中展现了令人印象深刻的表现，并基于强大的 DeepSeek-V3 基础模型构建。尽管 DeepSeek 发布了模型权重和技术报告，但数据集和训练代码仍未开源。Open-R1 试图通过重建数据和训练流程来解决这一差距，重点是从 DeepSeek-R1 中提炼推理数据集、复现纯强化学习流程，并展示从基础模型到强化学习的多阶段训练方法。该项目旨在提供透明度、可复现性，并为社区提供一个协作推进开源推理模型的基础，邀请大家贡献代码和讨论，共同构建这一项目。

本技术指南详细介绍了 DeepSeek-R1 模型在 AWS 基础设施上的部署策略——这些模型是 OpenAI 推理优化模型架构的开源替代方案。内容包括：1）通过 Hugging Face 推理服务进行无服务器部署（$8.3/小时）2）SageMaker 的 GPU/Neuron 实例配置及硬件推荐 3）使用 Hugging Face 的深度学习 AMI（Amazon Machine Image）进行 EC2 部署。文章强调了通过六个蒸馏模型（70B 到 1.5B 参数）和 AWS 特定优化（如 Inferentia 芯片的预编译模型）进行成本优化。虽然部署工作流程已通过代码示例完整记录，但微调实现仍在开发中。

本文提供了使用 Amazon Bedrock 的自定义模型导入功能部署 DeepSeek-R1 蒸馏 Llama 模型的详细指南。文章详细解释了蒸馏过程，即通过训练较小的模型来模仿较大模型的行为，从而提高推理速度并降低计算成本。文章还详细介绍了导入和部署这些模型的步骤，包括先决条件、模型准备和测试。此外，文章还强调了使用 Amazon Bedrock 进行模型部署的成本效益和可扩展性优势。

文章探讨了 DeepSeek 的核心功能和应用技巧，特别是它作为推理型大模型的独特优势。通过对比传统指令型大模型，展示了 DeepSeek 在处理复杂任务时的灵活性和高效性。文章还提供了通过简洁明了的需求描述来激发 DeepSeek 最佳表现的技巧，并强调其文风转换、深度思考等创新功能。尽管 DeepSeek 在提升工作效率方面有显著优势，文章也指出其在长文本和敏感内容处理中的局限性，体现了对 DeepSeek 全面的评估。

本文详细介绍了 DeepSeek-R1，一款由中国公司深度求索开发的推理模型。DeepSeek-R1 凭借其高效、低成本和开源特性，迅速在全球 AI 领域引起轰动。文章从 DeepSeek 的背景、模型特点、使用场景、独特的“没有技巧”的提示词方法、强大的中文写作能力、联网功能以及对算力需求的影响等多个角度进行了深入分析。文章强调了 DeepSeek-R1 在推理能力上的优势，以及如何通过简单的“人话”提示与模型进行有效对话。此外，文章还探讨了 DeepSeek 对算力需求的影响，认为其低成本将推动 AI 应用的普及，进而增加算力需求。最后，作者将 DeepSeek 的成功与中国科技发展和国运联系起来，认为这是中国科技崛起的一个重要标志。

本文介绍了来自中国初创公司 DeepSeek 的新型人工智能模型 DeepSeek-R1，其性能与 OpenAI 的 o1 等模型相当，但成本更低。文章重点介绍了为开发者和研究人员设计的 freeCodeCamp 课程，学习内容涵盖模型架构、使用群体相对策略优化 (Group Relative Policy Optimization, GRPO) 进行训练，以及使用 Ollama、LMStudio 和 Hugging Face Transformers 等工具进行实际部署。该课程强调实际应用，旨在帮助用户在项目中运用 DeepSeek-R1 的高级推理能力。开源模型的应用也推动了人工智能研究和应用的普及。

本文介绍了如何使用 Ollama 工具在本地计算机上运行 DeepSeek-R1 模型，涵盖了从安装、配置到运行模型的详细步骤。文章强调了本地部署 AI 模型带来的隐私保护和定制化优势，同时提供了实际应用示例。最后，文章展望了 DeepSeek-R1 在 AI 领域的潜力，特别是在提高隐私保护和定制化服务方面的价值。

DeepSeek R1 现已在 Azure AI Foundry 和 GitHub 的模型目录中提供，加入了超过 1,800 种多样化的 AI 模型。该平台使企业能够在保持安全性和负责任的 AI 承诺的同时，轻松集成先进的 AI。DeepSeek R1 提供了一个成本效益高的模型，以最低的基础设施成本加速开发者和企业的 AI 推理。Azure AI Foundry 提供了内置的模型评估工具，用于快速实验和集成。此外，DeepSeek R1 经过了严格的安全评估，以确保部署 AI 解决方案的安全环境。

DeepSeek 创始人梁文锋在专访中分享了对中国 AI 发展的深刻见解，强调中国必须站到技术前沿，避免永远跟随。DeepSeek 通过发布高性价比的开源模型 V3 和 V2，引发了大模型价格战，并在多项测评中表现优异，接近 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 的水平。梁文锋强调，DeepSeek 的目标是推动原创式创新，而非简单的商业化。他提到开源和团队成长的重要性，认为开源更像文化行为而非商业行为。DeepSeek 的 AI 研究不仅限于量化投资，更关注金融市场的整体描述和范式探索。公司采用自下而上的创新模式，鼓励员工自发提出想法并灵活调配资源。梁文锋认为创新需要自信，顶尖人才在中国被低估，解决最难的问题才能吸引他们。他还分享了幻方在招聘和管理上的独特理念，强调能力重于经验，创新需要自由发挥和试错机会。梁文锋认为未来的大模型市场将呈现专业化分工，基础模型和基础服务将由专门公司提供。创新是自发的，不是刻意安排的，DeepSeek 更注重技术生态的构建，而非短期应用开发。

DeepSeek 发布 iOS 应用后迅速登顶中美 AppStore，超越 ChatGPT，引发 AI 社区的广泛关注和复现热潮。文章深入探讨了 DeepSeek-R1 模型的崛起及其复现的意义，并分析了复现 R1 的难点，如训练流程细节、数据生成和硬件要求。Hugging Face 发起了 Open R1 项目，旨在完全开源复现 DeepSeek-R1，而香港科技大学和 TinyZero 团队则分别尝试用 7B 和 3B 模型及少量样本实现了 R1 的复现，展示了 DeepSeek 模型的强大潜力。DeepSeek 的成功引起了 Meta 等行业巨头的警觉，促使其加速分析和应对，甚至可能调整未来的 AI 战略。文章 подчеркивает DeepSeek-R1 的创新性和影响力，预示着 AI 大模型领域新格局的到来。

本文是对清华大学计算机系教授翟季冬的智者访谈,深入探讨了大模型时代背景下 AI 算力优化的关键路径。文章以 DeepSeek 为例,揭示了其通过算法和系统软件协同创新,在有限算力下训练出顶尖模型的成功经验,打破了唯算力论的传统认知。尤其强调了面对中美硬件差异的背景下, 中国 AI 发展应立足自主创新, 聚焦系统软件和软硬件协同优化, 构建从应用到芯片的完整生态链, 实现算力突围。 访谈内容涵盖算力利用率评估、软硬件适配策略、万卡集群挑战、以及未来算力发展趋势等多个维度,为中国 AI 产业的突围和可持续发展提供了深刻的思考和方向。

DeepSeek 发布了 DeepSeek-R1，这是一种大型语言模型，能够在生成输出前进行复杂的逻辑推理。该模型的代码和参数权重均以开放许可形式提供，可供商业和个人使用。DeepSeek-R1 基于 DeepSeek-V3-Base 增强而来，经过四个阶段的微调，采用专家混合（Mixture-of-Experts）架构，总参数量为 6710 亿。研发团队使用了包含数千个长形式推理链条的合成数据集对模型进行微调，并采用了 Group Relative Policy Optimization 强化学习算法。在测试中，DeepSeek-R1 在多个基准测试中表现优异，甚至超越了 OpenAI 的 o1 模型。DeepSeek 还发布了其他相关模型，如 DeepSeek-R1-Zero 和多种稠密模型。DeepSeek-R1 的透明推理过程和开放许可使其在开源模型领域具有重要地位，并可用于模型蒸馏。

本文总结了一场由拾象组织的关于 DeepSeek 的闭门讨论会，与会者包括顶尖 AI 研究员、投资人和从业者。会议旨在探讨 DeepSeek-R1 以始料未及的速度引发全球 AI 社区狂热现象背后的技术细节、组织文化及其在 AI 领域产生的深远影响。讨论内容涵盖了 DeepSeek 的创始人梁文锋的技术洞察力、DeepSeek 的技术特点如高效的 reasoning 模型和数据蒸馏技术、算力情况、组织文化以及其开源策略对行业格局的影响，并深入探讨了 SFT (有监督微调)、蒸馏等关键技术细节。专家们认为 DeepSeek 的成功不仅在于其技术创新，更在于其专注于推动智能本身发展、不以短期商业化为优先目标的长期愿景，及其开源策略对促进 AI 技术普及和发展产生的深远影响。文章还分析了 AI 领域追赶者和探索者的不同发展路径和算力需求，以及对未来 AI 技术发展趋势，如新型架构、多模态应用以及算力效率提升的展望。最后，文章再次强调了在 AI 发展浪潮中，拥有清晰且长远的愿景比技术本身更为重要，并对 DeepSeek 的未来发展及整个 AI 行业的走向提出了深刻的思考。

文章系统分析中国 AI 公司 DeepSeek 突破对美国技术优势的影响，揭示三大核心技术动态：规模定律决定性能增长曲线，年降本 4 倍的曲线偏移加速技术迭代，强化学习范式转变创造窗口期机遇。指出 DeepSeek-V3 通过混合专家架构优化实现 3-4 倍成本下降，其 5 万块 Hopper 芯片（含 H100 走私/H800 库存/H20 许可）的混合获取途径印证出口管制有效性。预测 2026-2027 年将是决定单极/两极世界格局的关键节点，主张通过持续强化芯片管制（阻止中国获取数百万芯片）确保美国技术优势转化为战略优势，特别强调当前正处于强化学习范式规模曲线的战略机遇期。

DeepSeek V3 是一款参数量为 671B 的 MoE（Mixture of Experts）模型，激活参数量为 37B，在 14.8T 高质量 token 上进行了预训练。该模型在多项评测中表现优异，超越了 Llama 3.1 405B 等开源模型，并与 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 等顶尖闭源模型不相上下。DeepSeek V3 的训练成本仅为 557.6 万美元，远低于同类模型，且其 API 价格也极具竞争力。文章详细介绍了 DeepSeek V3 的架构优化、训练策略和性能表现，强调了其在资源受限情况下的高效表现，以及其在分布式推理和负载均衡方面的创新。

本文由机器之心编译，对 DeepSeek 发布的 R1 推理模型与 OpenAI 的 ChatGPT o1 及 o1 Pro 模型进行了八个日常使用场景的对比评测。评测场景涵盖创意写作、数学、指令遵循等，旨在模拟用户日常使用情境。结果显示，DeepSeek R1 在老爸笑话、创意故事、巨型质数查询和赶飞机时间规划等场景中表现优异，但在另类藏头诗和复数集合测试中稍显不足。评测强调 DeepSeek R1 在日常使用场景中以较低成本实现了与 OpenAI 付费模型相近的综合性能，体现了其高性价比，证明用对方法，性价比路线在 AI 竞技场中同样具有竞争力。

本文报道了 DeepSeek R1 模型在全球范围内引发的复现热潮，多家机构和个人成功使用强化学习技术，以极低成本（约 30 美元）复现了 DeepSeek R1 的关键特性，包括涌现的推理能力和自我反思机制。文章指出，通过强化学习，模型在训练过程中逐步涌现自我纠正和搜索的策略，并在解决复杂问题时展现出更强的性能。这一现象颠覆了传统 AI 模型依赖巨额算力投入的模式，预示着高性能大模型不再是少数巨头的专利，开源和低成本路线成为可能。文中引用专家观点，强调 DeepSeek R1 的成功可能动摇硅谷 AI 巨头的技术优势和高估值，标志着全球 AI 大模型发展进入新的分水岭，超强性能模型将普惠化。HuggingFace 也已加入复现行列并开源相关流程，进一步推动技术普及。文章还提及 DeepSeek R1 在开发者社区的受欢迎程度和行业影响力。

文章深入报道了 DeepSeek R1 模型的快速发布及其在多个 AI 平台上的上线，尤其是在微软、亚马逊等平台的推广引发了广泛关注。DeepSeek 通过创新的 GPU 优化技术和高效的推理能力，显著降低了 AI 推理成本，颠覆了传统 AI 模型依赖昂贵硬件的观念。文章还探讨了 DeepSeek 的争议，包括是否违规使用 OpenAI 数据以及如何规避 GPU 芯片限制。此外，文章分析了 DeepSeek 模型在 AI 产业中的长期影响，尤其是其对微软、亚马逊、Meta 等公司商业模式的潜在改变。

文章介绍了 DeepSeek 公司通过其 R1 模型在 AI 领域的技术突破。R1 模型通过低于硅谷巨头的成本，实现了与顶级 AI 模型竞争的能力，且通过创新的工程设计和模型蒸馏技术，打破了以往“越大越好”的 AI 发展思路。DeepSeek 的突破不仅让 AI 行业重新审视成本和规模，还促使 OpenAI 等企业加速新模型发布，证明了精细化训练的小模型同样能够取得巨大成功。文章详细探讨了 R1 模型如何通过强化学习和长链推理提升推理能力，展现出 AI 行业在技术和应用上的深远影响。

文章深入分析了 Meta Platforms 因中国 AI 模型 DeepSeek 的崛起而产生的 тревогу。DeepSeek 由中国幻方量化基金开发，其卓越的性能和成本效益，特别是作为开源模型，对 Meta 的 Llama 系列 AI 模型构成直接挑战。DeepSeek 的开源特性直接挑战了 Meta 在 Llama 上的商业化策略。文章指出，DeepSeek 在多个基准测试中与 OpenAI 和 Meta 的顶尖模型相匹敌甚至超越，且开发和运行成本远低于美国同行，引发业界对现有 AI 开发模式效率和资源投入的质疑。Meta 为此成立多个“战情室”深入剖析 DeepSeek，旨在借鉴其技术优势以改进即将发布的 Llama 模型。文章还探讨了 DeepSeek 的出现对开源 AI 生态和全球 AI 竞争格局的影响，以及可能引发的政治和商业层面的连锁反应。整体而言，DeepSeek 的出现不仅加速了开源 AI 模型的发展，也迫使行业巨头重新评估其 AI 战略和资源配置。

文章详细分析了 DeepSeek 在 AI 领域的技术创新，尤其是在降低训练和推理成本方面的突破。重点介绍了 V3 和 R1 模型的关键进展，如 DeepSeekMoE 和 DeepSeekMLA，如何在降低成本的同时提升推理效率。文章进一步探讨了 DeepSeek 开源策略对大公司和市场的深远影响，微软、苹果、Meta 和亚马逊等企业因低成本推理受益。文章还分析了美国芯片禁令对 DeepSeek 发展路径的影响，展示了中国科技企业在全球 AI 竞争中的崛起，以及未来可能的科技格局变动。

本文深入分析了中国人工智能公司 DeepSeek 的崛起及其对全球 AI 竞争的影响。DeepSeek 通过采用低成本和低能耗的技术突破了传统的 AI 瓶颈，避免了依赖昂贵硬件，采用开源策略，提供性价比高的 AI 服务，成功挑战了美国科技巨头的市场垄断。文章重点探讨了 DeepSeek 对 OpenAI、Anthropic 等公司的市场反应，及其对美国资本主义模式的潜在冲击。此外，本文还分析了 DeepSeek 的成功如何改变全球 AI 市场格局，并推动美国科技巨头在技术和市场策略上做出调整。

文章深入讨论了 DeepSeek 与 OpenAI 和 Anthropic 的纷争，特别是 OpenAI 指控 DeepSeek 侵犯知识产权并涉嫌未经授权蒸馏其模型的事件。同时，文章探讨了模型蒸馏技术在生成式 AI 中的普及与应用，并分析了 DeepSeek 如何通过优化成本控制来推动生成式 AI 的多样化应用。DeepSeek 反击 OpenAI 的指控，指出其自身的合规性问题，并对 DeepSeek 的技术突破和市场推动作用进行了探讨。文章还讨论了 DeepSeek 的定价策略如何为 AI 算力需求和投资回报提供新的方向。

DeepSeek 团队因其在 AI 领域的突出表现而备受关注，尤其是其最新发布的 DeepSeek-v3 大模型，仅用 1/11 的算力便超越了 Llama 3 405B 的性能。团队的核心成员大多为清北应届生，他们在 DeepSeek 的研究中提出了多项关键创新，如 MLA（Multi-head Latent Attention）和 GRPO（Group Relative Policy Optimization），这些技术不仅大幅降低了计算成本，还显著提升了模型性能。DeepSeek 的组织架构与 OpenAI 类似，强调年轻化、创新驱动和资源灵活调配，使其成为中国 AI 领域最具潜力的公司之一。此外，DeepSeek 在软硬件协同方面的独特优势，进一步巩固了其在行业中的领先地位。

DeepSeek 作为中国 AI 大模型的代表，凭借混合专家系统（MoE）和强化学习（RL）等技术，大幅降低了 AI 训练成本，成为“大模型界的拼多多”。其开源策略不仅吸引了全球开发者生态，还通过双代码模式、保险费模式和云服务模式实现了商业化。DeepSeek 的成功引发了硅谷的震动，甚至被比作“斯普特尼克时刻”，象征着中国在 AI 领域的崛起。然而，其技术路径也引发了关于“蒸馏”和知识产权争议的讨论。文章还探讨了 AI 技术对国家竞争力的重要性，以及中美在 AI 领域的竞争与合作前景。

DeepSeek 是一款由中国开发的开源 AI 模型，近期在全球范围内引发了广泛关注。尽管其低成本和高性能吸引了英伟达、英特尔、微软等科技巨头的接入，但同时也因隐私和安全问题遭到欧美多国政府和企业的抵制与封锁。美国军方、意大利、爱尔兰等国已采取措施限制其使用，网络安全公司也警告其可能被黑客利用。然而，DeepSeek 的开源模式被认为具有颠覆性意义，推动了 AI 技术的民主化，降低了开发门槛，并为中小企业提供了创新机会。印度信息技术部长、苹果 CEO 蒂姆·库克以及 AI 领域专家吴恩达等人对其创新潜力表示肯定，认为其可能深刻影响中美 AI 竞争格局，甚至主导全球 AI 基建浪潮。