DeepSeek火出圈
科技圈被一個名字刷屏 ——DeepSeek，它如同 一顆橫空出世的新星，迅速在全球範圍內掀起波瀾。短短時間內，DeepSeek 不僅拿下了美國和中國區 App Store 免費榜的雙料第一，成為首個超越 OpenAI ChatGPT 的 AI 助手類應用 ，更是引發了美股的劇烈震動，讓英偉達這樣的行業巨頭市值大幅縮水。
DeepSeek，中文名深度求索，是一家專注於大語言模型和相關技術開發的人工智慧公司 ，於 2023 年 7 月正式成立。別看它成立時間不長，卻已經在大模型領域留下了濃墨重彩的一筆。
自 2023 年 7 月成立以來，DeepSeek 的發展可謂是一路狂飆，不斷在大模型領域取得重大突破 。2023 年 10 月 28 日，DeepSeek 推出首個開源代碼大模型 DeepSeek-Coder，支持多種編程語言的代碼生成、調試和數據分析任務，並且免費供商業使用和完全開源，這一舉措為開發者提供了強大的工具，也讓 DeepSeek 在開源社區中嶄露頭角 。
僅僅一個月後的 11 月 29 日，DeepSeek 發佈了參數規模達 670 億的通用大模型 DeepSeek-LLM，包括 7B 和 67B 的 base 及 chat 版本，其性能接近 GPT-4，這一成果標誌著 DeepSeek 在大模型領域的初步成功，也讓業界對這個新興的公司刮目相看 。2023 年 12 月 15 日，DeepSeek 乘勝追擊，推出了 3D 生成模型 DreamCraft3D，進一步拓展了其在多模態領域的技術邊界，展示了其在不同領域的創新能力 。
進入 2024 年，DeepSeek 的發展節奏愈發緊湊。1 月 11 日，發佈了混合專家架構模型 DeepSeek-MoE，總參數達 2360 億，推理成本降至每百萬 token 僅 1 元人民幣，在技術突破的同時，實現了成本的有效控制 。2 月 5 日，DeepSeek 發佈了 DeepSeekMath，在競賽級 MATH 基準測試中取得了 51.7% 的優異成績，接近 Gemini-Ultra 和 GPT-4 的性能水準，在數學領域展現出強大的實力 。
2024 年 5 月，DeepSeek 開源了第二代混合專家架構模型 DeepSeek-V2，總參數達 2360 億，其 API 定價僅為每百萬 tokens 輸入 1 元、輸出 2 元，價格僅為 GPT-4 Turbo 的百分之一，引發了中國 AI 大模型的價格戰，以高性價比吸引了大量用戶 。6 月 17 日，DeepSeek 發佈了 DeepSeek-Coder-V2，在代碼特定任務中達到了與 GPT4-Turbo 相當的性能，再次證明了其在代碼領域的技術實力 。
2024 年 8 月 16 日，DeepSeek 同時發佈了 DeepSeek-Prover-V1.5 和 DeepSeek-Prover-V1，進一步鞏固了其在數學證明領域的技術優勢 。9 月 5 日，DeepSeek 宣佈合併 DeepSeek Coder V2 和 DeepSeek V2 Chat，升級推出全新的 DeepSeek V2.5，整合技術優勢，為用戶提供更強大的服務 。
2024 年 11 月 20 日，DeepSeek 發佈了首個推理模型 DeepSeek-R1-Lite，為後續的推理模型發展奠定基礎 。12 月 13 日，發佈了用於高級多模態理解的專家混合視覺語言模型 DeepSeek-VL2，不斷拓展多模態領域的技術能力 。12 月 26 日，DeepSeek 開源了 DeepSeek-V3，總參數達 6710 億，訓練成本僅為 557.6 萬美元，性能超越了 Qwen2.5-72B 和 LLaMA 3.1-405B 等開源模型，以低成本、高性能再次震驚業界 。
2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 開源了新一代推理模型 DeepSeek-R1，性能與 OpenAI 的 o1 正式版相當 。僅僅 7 天後的 1 月 27 日，DeepSeek 智能助手在美區蘋果 App Store 下載榜上超越 ChatGPT，登頂免費應用榜榜首，同日，DeepSeek 發佈了多模態大模型 Janus-Pro，成為全球矚目的焦點 。
從成立到發佈多個重要模型，DeepSeek 在短短一年多的時間裏，憑藉其強大的技術實力和創新能力，在大模型領域迅速崛起，成為了全球 AI 領域不可忽視的力量 。
在語言理解與生成方面，DeepSeek 展現出了獨特的優勢。與 GPT 系列相比，DeepSeek 在中文語境下的表現更加出色，生成的文本更加符合中文的表達習慣和語言邏輯。在撰寫一篇關於中國傳統文化的文章時，DeepSeek 能夠準確地理解相關的文化內涵和歷史背景，運用豐富的辭彙和恰當的表達方式，生成內容豐富、邏輯連貫的文章，而 GPT 系列可能會出現一些語義偏差或文化背景理解不足的問題 。在多輪對話中，DeepSeek 也能夠保持較高的連貫性，能夠根據前文的內容進行合理的回應，使對話更加自然流暢 。
在推理與邏輯能力上，DeepSeek 同樣表現穩定。面對複雜的數學問題和邏輯推理任務，它能夠迅速分析問題，運用合理的推理方法得出準確的答案。在解決一道複雜的數學證明題時，DeepSeek 能夠清晰地闡述推理過程，給出嚴謹的證明步驟，而 GPT-4 雖然在推理任務中表現較強，但偶爾會出現 “幻覺” 問題，即生成不准確或虛構的內容 。
DeepSeek 的訓練和推理成本相對較低，這是其在市場競爭中的一大優勢。據相關數據顯示，OpenAI 訓練 ChatGPT-4 的成本高達 7800 萬美元甚至可能達到 1 億美元，而 DeepSeek 大模型的訓練成本不到 600 萬美元，僅為同性能模型的 5%-10% 。在推理成本方面，DeepSeek 每百萬 token 僅需 1 元人民幣，而 GPT-4 Turbo 的價格則相對較高 。這種成本優勢使得 DeepSeek 在市場上具有更強的競爭力，能夠吸引更多對成本敏感的企業和用戶。
對於企業來說，使用 DeepSeek 可以降低 AI 應用的開發和運營成本，提高企業的經濟效益。一些中小企業在進行智能客服系統的開發時，選擇使用 DeepSeek 模型，不僅能夠滿足業務需求，還能夠節省大量的成本 。低成本也有助於推動 AI 技術的普及和應用，讓更多的人能夠享受到 AI 帶來的便利 。
DeepSeek 採取了開源的策略，將其模型及代碼以 MIT 協議開源，這一舉措對技術發展和社區協作產生了積極的促進作用 。通過開源，DeepSeek 吸引了大量的開發者和研究人員參與到專案中，形成了一個活躍的開源社區 。
開發者可以根據自己的需求對 DeepSeek 的模型進行定制和優化，將其應用於不同的領域和場景中。在代碼生成領域，DeepSeek 支持 338 種編程語言，開發者可以利用其開源模型開發出更加高效的代碼生成工具 。研究人員也可以在開源的基礎上進行進一步的研究和創新，推動 AI 技術的不斷發展 。開源還
DeepSeek 的開源策略促進了全球人工智慧技術的共用與合作，推動了整個行業的技術進步 。隨著 DeepSeek 等大模型技術的不斷發展和應用，人工智慧將在更多領域得到普及和深化，為各行業的數位化轉型和創新發展提供強大的動力 。
