DeepSeek認為對DeepSeek分析最全面的文章 我們給你翻譯出來了

　　今天我們問DeepSeek就對你分析最全的文章是哪一篇，DeepSeek指出的是這一篇，我們把它翻譯出來了，以饗讀者。全文如下：

　　我們是否即將迎來一場由相對的「弱勢羣體」驅動的AI革命？DeepSeek是一家成立於2023年的相對不為人知的中國初創公司，憑藉其尖端的開源模型和低得驚人的推理成本，在全球AI界掀起了波瀾。

　　儘管起步低調，但在新發布的DeepSeek R1模型的推動下，DeepSeek已經飆升至應用程序排行榜的首位，許多用户稱之為「令人震驚的好」。

　　本文深入探討了DeepSeek的背景故事，探索其迅速崛起背后的技術，以及它在撼動中國和全球AI格局時面臨的挑戰。

DeepSeek的興起

　　DeepSeek由梁文峰於2023年5月創立，他曾領導中國對衝基金幻方（High-Flyer Quant）。由於幻方完全承銷了DeepSeek，這家初創公司可以自由地進行雄心勃勃的AI研究，而不會受到產生短期回報的壓力。DeepSeek位於中國杭州，聚集了一支由中國大學頂尖畢業生組成的年輕團隊，強調強大的技術技能而非傳統的工作經驗。

　　從第一天起，DeepSeek就以兩個核心目標為導向：以透明、開源的方式推動通用人工智能（AGI）；通過激進的定價和成本效益高的技術，使先進的AI更容易獲得。

　　這種開源精神和顛覆性定價讓現有企業感到不安，促使OpenAI、Meta等AI巨頭，以及包括字節跳動、騰訊、百度和阿里巴巴在內的中國主要科技公司重新評估自己的成本、戰略和研究方法。

DeepSeek的里程碑

　　自2023年成立以來，DeepSeek一直處於穩定的創新軌道上，推出的模型不僅在成本和效率上與更大的競爭對手競爭，而且經常削弱他們的競爭對手。從早期專注於編碼到通用AI的進步，每個版本都以獨特的方式突破了界限。以下是迄今為止塑造DeepSeek旅程的里程碑。

DeepSeek編碼器

　　DeepSeek編碼器（DeepSeek Coder）於2023年11月推出，是該公司的第一個重要版本，面向具有開源編碼模型的開發人員。在商業代碼生成工具變得越來越昂貴的時候，它提供了一種免費有效的替代方案。該模型可以生成、完成和調試代碼，在獨立開發人員和初創公司中迅速獲得吸引力。它的開源性質鼓勵了定製和實驗，進一步提高了它的受歡迎程度。

　　編碼器的發佈為DeepSeek實現AI訪問民主化的使命奠定了基調。雖然與后來的模型相比相對簡單，但DeepSeek Coder證明了可訪問的AI工具可以在不增加成本的情況下提供強大的性能，為未來的創新奠定了基礎。

DeepSeek大語言模型（67B）

　　隨着其編碼模型的成功，DeepSeek又發佈了一個67B參數的通用語言模型。儘管與GPT-4等競爭對手相比，該模型的規模較小，但它在摘要、情感分析和對話式AI等任務中表現出色。通過優化參數效率，它在許多任務中與較大的模型相配媲美，甚至超越，同時保持了精簡的計算足跡。

　　DeepSeek大語言模型示了該公司開發多功能AI工具的能力，這些工具在不影響質量的情況下優先考慮成本效益。它還鞏固了DeepSeek作為創新顛覆者的聲譽，能夠在預算範圍內提供具有競爭力的模型。

DeepSeek V2

　　DeepSeek V2於2024年5月發佈，是該公司的一個轉折點，引發了中國AI市場的價格戰。通過以競爭對手的一小部分成本提供高性能的語言模型，DeepSeek迫使字節跳動、騰訊和百度等主要參與者降低價格。此舉使更廣泛的企業和開發人員能夠使用先進的AI。

　　從技術上講，V2比其前身有了顯著改進，提供了增強的文本生成、情感分析等功能。其性能和可負擔性的結合引起了全球AI界的關注，證明了小公司也可以與資金雄厚的科技巨頭競爭。

DeepSeek-Coder-V2

　　2024年末，DeepSeek憑藉DeepSeek-Coder-V2迴歸本源，這是一種高級編碼模型，擁有2360億個參數和128K Token的上下文窗口。此次升級使其能夠以令人印象深刻的準確性處理複雜的編程任務，例如分析大量的代碼庫或解決複雜的調試挑戰。

　　Coder-V2脫穎而出的是它的定價。從每百萬輸入Token 0.14美元和每百萬輸出Token 0.28美元開始，它成為最具成本效益的編碼工具之一。該模型鞏固了DeepSeek以競爭對手所需成本的一小部分提供高質量AI解決方案的聲譽。

DeepSeek V3

　　2024年底推出的DeepSeek V3，標誌着該公司迄今為止最先進的一步，引入了6710億個參數和兩項突破性創新：

　　混合專家系統（MoE）：每項任務僅激活370億個參數，大大降低了計算成本，同時保持了高性能。

　　多頭潛在注意力（MLA）：增強了模型處理細微關係和同時管理多個輸入的能力，使其對需要上下文深度的任務非常有效。

　　雖然被OpenAI和Meta的高調發布所掩蓋，但DeepSeek V3因其規模、成本效益和架構創新的結合而在研究界悄然獲得了尊重。它還為DeepSeek迄今為止最重要的成就DeepSeek R1奠定了技術基礎。

DeepSeek R1

　　DeepSeek於2025年1月21日推出了DeepSeek R1，邁出了迄今為止最大膽的一步。由於其強大的推理能力、較低的運營成本和對開發人員友好的功能，該開源AI模型已成為DeepSeek對美國科技巨頭最嚴峻的挑戰。

主要特點

　　混合專家架構（MoE）：

　　R1擴展了V3中首次出現的MoE概念，僅激活特定查詢所需的子網絡。這允許在不消耗硬件資源的情況下，在要求苛刻的任務上實現高性能。

　　純強化學習（RL）：

　　雖然許多競爭對手的AI模型嚴重依賴於監督微調，但R1包含了一個強大的RL管道，通過不斷的迭代和反饋來學習推理，而不是僅僅依賴標記的數據集。

　　海量上下文窗口：

　　R1能夠在一個請求中處理多達128000個Token，可以輕松處理複雜的代碼審查、法律文檔分析或多步數學問題等擴展任務。

　　高輸出能力：

　　該模型一次最多可以生成32000個Token，非常適合編寫深度報告或剖析大量數據集。

　　前所未有的成本效益：

　　DeepSeek R1的推理成本估計僅為OpenAI模型費用的一小部分（約為2%）。對於獨立開發者和企業來説，這可能會改變遊戲規則。

性能基準

　　DeepSeek R1在數學和邏輯測試中取得了顯著成績，在MATH基準測試中的得分為91.6%，在AIME上的得分為52.5%，超過了OpenAI的o1預覽版。儘管它在許多編碼任務中與OpenAI的o1相媲美，但在某些特定的代碼場景中，它仍然略落后於Claude 3.5 Sonnet。然而，R1能夠顯示詳細的逐步推理，這是一個顯著的優勢，特別是在調試、教育用途和研究方面。

大型語言模型（LLM）比較

　　也許最能説明其成功的是用户採用率。R1於2025年1月26日將DeepSeek推上了App Store的榜首，它在谷歌Play Store上的下載量迅速達到了100萬。用户認為最近推出的「DeepThink+Web搜索」功能是其突出的特性之一，即使是OpenAI也尚未完全趕上這一領域。

DeepSeek的創新

　　DeepSeek V3和R1都利用了混合專家（MoE）架構，該架構僅激活其6710億個參數中的一個子集。可以把它想象成部署數百名專業的微觀專家，在需要他們的技能時介入。這種設計確保了計算效率，同時保持了高模型質量。

　　DeepSeek採用純強化學習（RL）方法進一步使其與衆不同。這些模型通過連續的反饋迴路自主學習和改進，實現自我校正和適應性。這種機制顯著提高了他們解決問題的能力，特別是對於需要深入推理和邏輯分析的任務。

　　除了MoE，多頭潛在注意力（MLA）提高了模型同時處理多個數據流的能力。通過將焦點分佈在幾個「注意力頭」上，他們可以更好地識別上下文關係並處理細微的輸入，即使在處理單個請求中的數萬個Token時也是如此。

　　DeepSeek的創新還擴展到模型蒸餾（model distillation，一種在機器學習和深度學習中使用的模型壓縮技術），將來自其較大模型的知識轉移到更小、更高效的版本，如DeepSeek-R1-Distill。這些緊湊的模型保留了大型模型的大部分推理能力，但需要的計算資源要少得多，這使得高級AI更容易使用。

AI社區的反饋

　　AI領域的幾位知名人士對DeepSeek R1的顛覆性潛力進行了權衡：

　　斯坦福大學AI研究總監Sarah Chen博士指出，DeepSeek R1挑戰了高性能AI需要大量計算資源的觀點。通過以極低的成本提供頂級結果，DeepSeek為跨行業獲取先進AI技術的民主化打開了大門。

　　麻省理工學院的James Miller教授強調，DeepSeek R1的強化學習框架和高級搜索功能是AI訓練方法新標準的標誌。他認為，這些創新可能會推動整個行業重新思考AI模型是如何訓練和優化的。

　　Insilico Medicine首席執行官Alex Zhavoronkov讚揚了DeepSeek R1強化學習結構背后的生物學靈感。他將其描述為在邏輯自我評估和適應性方面邁出的重要一步，其影響遠遠超出了當前的AI研究範式。

　　Andreessen Horowitz的聯合創始人Marc Andreessen將DeepSeek R1描述為「AI的斯普特尼克時刻」（人們認識到自己受到威脅和挑戰，必須加倍努力，迎頭趕上的時刻），也是他所見過的最令人驚歎和印象深刻的突破之一。他還讚揚了其開源性質，稱其為「獻給世界的深刻禮物」。這番評論突顯了該模型的重要性及其對行業的影響。

　　當然，也有懷疑論者。一些人對培訓數據中的潛在偏見和地緣政治影響表示擔憂。雖然其開源精神受到廣泛讚譽，但還是有所擔憂。

商業模式和合作夥伴關係

　　DeepSeek的融資策略與大多數AI初創公司不同。該公司完全由梁文峰創立的成功的量化對衝基金幻方提供資金。這種獨特的安排使DeepSeek能夠在沒有股東要求的壓力或滿足激進的A輪里程碑的情況下運營。

　　擺脫了風險投資支持的初創公司的典型限制，DeepSeek可以優先考慮長期研究和創新，而不是立即商業化。到目前為止，該公司還沒有表現出追求大規模商業機會的緊迫性，而是專注於完善其AI模型和推動創新。

　　DeepSeek的突出功能之一是其令人難以置信的低API定價，使高級AI更容易訪問。例如，R1的起價僅為每百萬輸入Token 0.55美元，每百萬輸出Token 2.19美元，這一價格遠低於OpenAI或其他美國AI實驗室的產品。這種可負擔性幫助DeepSeek在注重成本的開發人員、初創公司和小企業中開闢了一個利基市場，否則他們可能很難負擔得起尖端的AI工具。通過提供這種預算友好的解決方案，DeepSeek將自己定位為更昂貴的專有平臺的可行替代品。

　　DeepSeek與AMD的合作也在其成功中發揮了關鍵作用。通過使用AMD Instinct GPU和開源ROCM軟件，DeepSeek能夠以非常低的成本訓練其模型，包括V3和R1。此次合作挑戰了業界對英偉達高端GPU或谷歌TPU的依賴，證明高效培訓不需要使用最昂貴的硬件。此次合作證明了DeepSeek專注於具有成本效益的創新，並能夠利用戰略合作克服硬件限制。

　　這些因素共同強調了DeepSeek在可負擔性、技術卓越性和獨立性之間的平衡能力，使其能夠與規模更大、資金更充足的競爭對手有效競爭，同時將可訪問性保持在最前沿。

競爭格局

　　DeepSeek將自己定位為AI市場的顛覆者，與世界上最大的美國AI實驗室和中國的科技巨頭展開競爭。

　　挑戰OpenAI、谷歌和Meta

　　OpenAI、谷歌和Meta擁有豐富的資源、良好的聲譽，並可以接觸到一些世界頂尖的AI人才。這些公司以數十億美元的預算運營，使他們能夠在硬件、研究和營銷方面進行大量投資。相比之下，DeepSeek採用了更有針對性的方法，專注於開源創新、更長的上下文窗口和顯著降低的使用成本。

　　DeepSeek的模型，如R1，在數學和推理任務等特定領域提供了相當或更優的性能，而成本通常只是其中的一小部分。這使得DeepSeek成為那些認為專有AI工具過於昂貴或限制性過強的組織的一個有吸引力的替代方案。通過強調可訪問性和透明度，DeepSeek挑戰了只有大預算參與者才能提供最先進的AI解決方案的説法。

顛覆中國科技巨頭

　　DeepSeek的崛起也擾亂了字節跳動、騰訊、百度和阿里巴巴等中國科技巨頭。這些公司在中國的AI生態系統中根深蒂固。然而，DeepSeek的開源理念和激進的定價策略使其能夠開拓出一個獨特的利基市場。通過提供經濟高效的模型，DeepSeek迫使這些公司重新評估自己的定價和開發策略。

　　DeepSeek與這些資金雄厚的巨頭競爭的能力，突顯了其在中國和全球舞臺上作為強大挑戰者的地位。

開源R1倡議

　　DeepSeek影響力日益增長的一個證明是Hugging Face的Open R1（開源R1）計劃，這是一個雄心勃勃的項目，旨在複製完整的DeepSeek R1訓練管道。如果成功，這一舉措將使世界各地的研究人員能夠適應和改進類似R1的模型，進一步加速AI領域的創新。

　　雖然這突顯了DeepSeek開源戰略的影響，但也暴露了潛在的漏洞。通過向AI社區開放其模型，DeepSeek邀請了那些在其突破基礎上進行競爭的人。然而，這種開放性是AI開發民主化和促進協作的刻意舉措，這一理念使DeepSeek與更專注於專有技術的參與者區別開來。

　　通過其顛覆性的定價、開源承諾和競爭能力，DeepSeek在科技巨頭主導的市場中蓬勃發展，證明創新和效率甚至可以與最大的預算相媲美。

DeepSeek的下一步是什麼

　　DeepSeek的迅速崛起伴隨着可能塑造其未來的挑戰。對先進GPU的有限訪問，造成了計算差距，可能會阻礙其擴展R1等模型的能力。雖然其MoE架構最大限度地提高了效率，但隨着時間的推移，與擁有尖端硬件的公司競爭可能會變得更加困難。

　　此外，DeepSeek在市場認知方面也面臨着障礙。爲了獲得國際信任，它必須始終如一地證明其可靠性，特別是對於企業級部署。與此同時，快速發展的AI格局意味着OpenAI或Meta等競爭對手可以通過新的創新超越它。

　　儘管存在這些挑戰，DeepSeek還在專注於其DeepThink+Web搜索功能，該功能支持實時查找，將其定位為一個獨特的競爭對手。該公司還可以加強強化學習微調，開發針對特定行業的模型，並建立新的全球合作伙伴關係以擴大其能力。如果DeepSeek能夠克服這些障礙，它就有可能繼續成為AI領域的顛覆性力量。

最后的總結

　　在短短几年內，DeepSeek已經從杭州一家未知的研究驅動型初創公司發展成為AI領域的全球顛覆者，撼動了OpenAI、Meta和谷歌等行業巨頭。通過結合開源協作、混合專家（MoE）等創新架構和競爭激烈的定價，DeepSeek重新定義了我們對AI開發的看法。DeepSeek V3和開創性的DeepSeek R1等模型證明，AI的成功並不總是需要數十億美元的預算。相反，效率、適應性和戰略伙伴關係可以提供與最昂貴的模型相媲美的結果。

　　DeepSeek的旅程之所以更加非凡，是因為它在AI社區中產生了巨大的衝擊。行業專家和研究人員一直表示，他們對一家規模較小的公司如何能夠與資金充足的組織開發的一些最先進的模型競爭，甚至超越這些模型感到驚訝。

　　DeepSeek沒有放緩的跡象。它最近推出的DeepThink+Web Search可以實現實時在線查找，在某些功能上甚至領先於OpenAI。展望未來，該公司可能會專注於：

　　改進強化學習管道，以進一步增強推理能力。

　　開發針對醫療保健、金融和教育等領域量身定製的行業特定模型。

　　與全球硬件供應商建立新的合作伙伴關係，以克服出口限制造成的計算差距。

　　隨着用户對DeepSeek R1的採用率繼續飆升，該公司正在迫使老牌AI玩家適應。事實證明，效率和創新可以與原始計算能力和巨大的預算相媲美，為AI的可能性樹立了新的先例。

　　DeepSeek能否在激烈的競爭和市場信任問題等挑戰中保持這一勢頭還有待觀察。然而，有一點是清楚的：DeepSeek已經證明了自己是一支不可忽視的力量，在推動AI的邊界的同時，也為全球的小型企業、研究人員和開發人員提供了支持。

　　對於那些對低成本創新如何徹底改變AI工作流程感興趣的人來説，DeepSeek是一個值得關注的名字。下一波變革性突破很可能來自這個雄心勃勃的「弱者」。