真正的强者从来不是无所不能，而是尽我所能。多少有关输赢胜负的缠斗，都是直面本心的搏击。所有令人骄傲振奋的突破和成就，看似云淡风轻寥寥数语，背后都是数不尽的焚膏继晷、汗流浃背。每一次何去何从的困惑，都可能通向一场毅然决然的醒悟。无论游刃有余还是头破血流，每一次闪展腾挪都是一次饱含希望的奋起。2025年加强锻炼，让身体更健康学会知足，让心情更快乐内心坚定，让行事更果断坚持学习，让能力更强大不畏艰难，让自己更坚强

杭州深度求索DeepSeek被春节联欢会点名，接着被欧州多国下架，抵制中国科技，但是乌云怎能挡着太是的光辉，AI、机器人在2005年大放光彩！
DeepSeek 横空出世，震动全球
在科技飞速发展的今天，人工智能领域的每一次重大突破都如同巨石投入平静湖面，激起千层浪。而 DeepSeek 的出现，无疑是一颗重磅炸弹，在全球范围内引发了广泛关注和热烈讨论。​
2025 年 1 月 27 日，对于 DeepSeek 来说是具有里程碑意义的一天。这一天，它如同闪耀的新星，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 ，力压包括 ChatGPT 在内的一众知名 AI 产品。这一成绩不仅彰显了 DeepSeek 在市场上的强大吸引力，更标志着中国 AI 应用在国际舞台上取得了重大突破。此前，虽然也有中国应用在海外取得不错的成绩，如小红书和 Temu 曾成为美国区 App Store 下载冠军，但从未有应用能像 DeepSeek 这样，同期在中国和美国区苹果 App Store 占据第一位。这一成就，让全世界都将目光聚焦到了 DeepSeek 身上。​
DeepSeek 的影响力远不止于应用商店的下载数据。它的崛起，对美国科技股产生了巨大的冲击，引发了资本市场的动荡。当地时间 1 月 27 日，美股芯片板块大幅调整，英伟达暴跌 16.86%，创市值最大蒸发纪录；博通大跌逾 17%，甲骨文下跌近 14%，纳斯达克下挫 3.07% 。这些数字背后，是投资者对美国科技公司在人工智能领域主导地位的担忧，以及对 DeepSeek 低成本、高性能模型的高度认可。近年来，美国科技巨头如微软、谷歌、Meta、亚马逊等，一直在人工智能领域投入大量资金，预计 2025 年在该领域的投资将达到约 2000 亿美元 ，大部分用于数据中心建设。他们试图通过巨额投入来巩固在 AI 领域的领先地位，然而 DeepSeek 的出现，打破了这种看似坚不可摧的格局。​
DeepSeek 靠着低廉成本训练出性能不输 ChatGPT 的模型，成功引发了美股所有投资者的怀疑：美国硅谷长期宣传的 “没有算力就没有领先” 是否只是一句揽钱的托辞。这也直接导致包括英伟达在内众多芯片及设备供应公司股价大幅下挫，周一纳斯达克指数市值蒸发近 1 万亿美元，截至目前，该指数周内已下跌超过 1.6%。瑞士联合私立银行 Union Bancaire Privee 董事总经理 Vey-Sern Ling 表示，“DeepSeek 在顷刻间的崛起表明，开发成本更低的强大 AI 模型是有可能实现的。这可能会打破整个 AI 供应链的投资格局，目前整个产业的上下游供应链是由少数超大规模企业的高额支出推动的。” 新加坡机构 Aletheia Capital 消费和互联网业务主管 Nirgunan Tiruchelvam 也指出，过去硅谷投入巨额资本和运营费用被认为是应对人工智能发展趋势最合适方式，但 DeepSeek 的产品 “严重违背了这一逻辑”，它让人怀疑投入人工智能的大量资源是否值得。​
除了在资本市场掀起波澜，DeepSeek 也引起了全球各界人士的关注和讨论。美国总统特朗普当地时间 27 日在佛罗里达州迈阿密举行的共和党会议上表示，中国人工智能初创公司 DeepSeek 的崛起应当为美国企业敲响 “警钟”，“这可能是非常积极的发展。因此，与其投入数十亿资金，不如花费更少的 (资源)，但愿能得出同样的解决方案。” 微软首席执行官萨蒂亚・纳德拉 (Satya Nadella) 在达沃斯世界经济论坛上谈到 DeepSeek 时表示:“DeepSeek 的新模型令人印象深刻，他们不仅有效地构建了一个开源模型，能够在推理计算时高效运行，而且在计算效率方面表现出色。我们必须非常非常认真地对待中国的 AI 进步。” 知名投资人马克・安德森对 DeepSeek R1 给予了高度评价，称其为 “我见过的最令人惊叹和印象深刻的突破之一”。而 AI 科技初创公司 Scale AI 的创始人亚历山大・王更是直言，DeepSeek 的 AI 大模型发布可能会 “改变一切”，让美国在人工智能竞赛中的领先地位受到挑战。​
在社交媒体和科技论坛上，DeepSeek 也成为了热门话题。网友们纷纷分享自己使用 DeepSeek 的体验，对其强大的功能和出色的表现赞不绝口。有人惊叹于它在理科方面的能力，能够迅速解答高考压轴题，并生成用于解释量子力学概念的代码动画；也有人对它在文科方面的推理能力表示赞赏，能够准确回答脑筋急转弯问题，并对历史事件进行详尽分析。DeepSeek 的出现，让人们看到了人工智能发展的新方向，也让全球对中国的人工智能技术有了全新的认识。​
探索 DeepSeek 的技术创新​
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核心技术解析​
DeepSeek 之所以能在众多 AI 产品中脱颖而出，其背后强大的技术支撑功不可没。在自然语言处理方面，DeepSeek 采用了基于 Transformer 架构的创新设计。Transformer 架构自问世以来，就成为了自然语言处理领域的基石，它通过自注意力机制，能够有效捕捉文本中的长距离依赖关系，让模型更好地理解上下文语义。DeepSeek 在此基础上进行了大胆创新，重新设计了节点之间的关联和层次结构，使得模型在处理长文本时，能够更精准地定位关键信息，减少冗余计算，从而大大提高了自然语言处理的效率和准确性。​
在机器学习和深度学习领域，DeepSeek 引入了多项先进技术。其中，强化学习技术是其一大亮点。传统的机器学习模型往往依赖大量的标注数据来进行训练，这不仅耗费大量的人力和时间，而且标注数据的质量也会对模型性能产生很大影响。而 DeepSeek 的强化学习技术则让模型在与环境的交互中，通过不断尝试和获得奖励来学习最优策略，大大减少了对标注数据的依赖。以 DeepSeek - R1 模型为例，它在训练过程中仅使用了少量的标注数据，却在数学、代码生成、逻辑推理等多个任务中展现出与 OpenAI 的 GPT - o1 模型相媲美的性能，这充分证明了强化学习技术在减少数据标注需求方面的有效性。​
此外，DeepSeek 还采用了数据蒸馏技术。这是一种从复杂的大数据集中提炼出高质量训练数据的技术，通过数据蒸馏，DeepSeek 能够从大量的原始数据中提取出最有价值的信息，用于模型训练。这意味着在数据准备阶段，不需要像传统方法那样对所有数据进行细致的标注，只需要对经过蒸馏处理后的关键数据进行标注即可，从而大大减少了数据标注的工作量。在实际应用中，比如在自动驾驶领域，基于 DeepSeek 技术的自动驾驶系统，通过强化学习让模型在模拟环境中不断学习和优化驾驶策略，减少了对实际道路数据标注的依赖，同时利用数据蒸馏技术，从海量的驾驶数据中提取关键信息，提高了模型的训练效率和性能。​
独特技术特点​
与其他 AI 模型相比，DeepSeek 具有许多独特的技术特点，使其在性能和应用上展现出明显的优势。​
首先，DeepSeek 的推理能力十分强大。它能够处理复杂的查询和任务，通过深入的逻辑分析和推理，提供准确的答案和解决方案。在面对一些需要多步骤推理的问题时，DeepSeek 能够有条不紊地进行分析，逐步推导，最终得出正确的结论。例如，在解决数学问题时，它不仅能够给出正确的答案，还能详细地展示解题思路和步骤，就像一位专业的数学老师在耐心地讲解题目。在处理实际生活中的问题，如制定旅行计划时，它会综合考虑交通、住宿、景点等多方面因素，为用户制定出合理且个性化的旅行方案。​
其次，DeepSeek 在自然语言理解与生成方面表现出色。它能够深入理解文本的含义，无论是复杂的学术文献、法律条文，还是日常的对话交流，都能准确把握语义。在语言生成方面，它可以生成高质量、连贯且富有逻辑性的文本，无论是撰写文章、创作故事，还是进行翻译、摘要生成等任务，都能轻松应对。与其他模型相比，DeepSeek 生成的文本更加自然流畅，更符合人类的语言习惯，就像出自人类之手。​
DeepSeek 还具备出色的跨模态学习能力，支持文本、图像、语音等多种模态的数据融合和学习。这意味着它能够从不同类型的数据中获取信息，并进行综合分析和理解，从而实现更丰富和全面的推理。例如，当给定一张图片和一段相关的文字描述时，DeepSeek 能够将两者的信息结合起来，对图片内容进行更准确的解读，或者根据图片和文字生成相关的故事。在智能客服领域，它可以同时处理用户的文字提问和语音指令，为用户提供更便捷、高效的服务。​
值得一提的是，DeepSeek 的实时交互与响应速度非常迅速。它能够实现智能助手和聊天机器人的实时自然语言交互，快速响应用户的需求。当用户提出问题时，DeepSeek 能够在极短的时间内给出回答，让用户感受到流畅的交互体验，仿佛在与一位反应敏捷的朋友进行对话。​
在中文语义理解方面，作为中国团队开发的 AI，DeepSeek 具有天然的优势。它对中文语境高度敏感，能够精准把握本土用户的需求和语言习惯，无论是复杂的成语、俚语，还是地域性的表达方式，都能准确理解和回应。在处理中文文本时，它能够更好地理解其中的文化内涵和情感色彩，生成的内容也更符合中文的表达习惯，这是许多国外 AI 模型所无法比拟的。​
另外，DeepSeek 的低成本高效率也是其一大显著特点。它通过创新的技术架构和优化的训练算法，在降低硬件需求的同时，实现了高性能的模型表现。其训练成本相对较低，却能达到与其他高成本模型相媲美的性能，这使得更多的企业和个人能够使用和受益于 AI 技术，为 AI 的普及和应用提供了有力的支持。​
DeepSeek 的发展历程回顾​
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创立背景与团队​
DeepSeek 的诞生，源于对人工智能技术的深刻洞察和对未来科技发展趋势的精准把握。2023 年 7 月 17 日，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司正式成立，幻方量化成为其背后的强大支撑 。幻方量化在量化投资领域积累了丰富的经验和雄厚的技术实力，其对人工智能技术的深入研究和应用，为 DeepSeek 的发展奠定了坚实的基础。​
公司的创始人梁文锋，是一位极具创新精神和技术实力的领导者。1985 年出生于广东湛江的他，17 岁便凭借优异成绩考入浙江大学电子信息工程专业，后又获得浙江大学信息与通信工程专业硕士学位 。在浙大读书期间，梁文锋就展现出了对技术的浓厚兴趣和卓越的创新能力，他与同学一起组建团队，积累市场行情数据、金融市场其他相关数据以及宏观经济等数据，为日后在金融和人工智能领域的发展积累了宝贵的经验。毕业后，梁文锋投身金融领域，创立了幻方量化，在量化投资领域取得了巨大的成功。然而，他并没有满足于此，对人工智能的热爱和对通用人工智能（AGI）的追求，促使他在 2023 年毅然决定创立 DeepSeek，开启了在人工智能领域的新征程。​
DeepSeek 团队虽然规模不大，不到 140 人，却汇聚了来自清北等国内顶尖高校的优秀人才 。这些成员大多是 90 后、95 后，年轻且富有创造力，他们在人工智能领域有着扎实的专业知识和丰富的实践经验。团队成员不仅具备深厚的技术功底，还拥有跨学科的知识背景，能够从不同的角度思考和解决问题。例如，团队中的朱琪豪，是莆田一中 2015 届校友，北京大学计算机学院 2024 届博士毕业生 。在北大攻读博士期间，他师从熊英飞副教授和张路教授，研究方向为深度代码学习技术，致力于探索程序语言定义与深度学习技术的深度融合。他主导开发的国产开源代码大模型 DeepSeek-Coder-V1，达到国际领先水平，相关技术广泛应用于反编译、代码分析、代码修复等领域。这些优秀的人才，为 DeepSeek 的技术创新和发展提供了源源不断的动力。​
模型发布与迭代​
自成立以来，DeepSeek 始终保持着高速的发展态势，不断推出具有创新性和竞争力的模型版本，每一次的发布都在人工智能领域引起了广泛的关注和讨论。​
2024 年 1 月，DeepSeek 发布了 DeepSeek-V1 模型，该模型具备强大的编码能力，支持多种编程语言和长上下文窗口，为软件开发、技术文档处理和教育支持等领域提供了有力的支持 。然而，它也存在一些局限性，如多模态能力有限，推理能力不足。但作为 DeepSeek 的初次亮相，它为后续模型的研发和改进奠定了基础。​
2024 年上半年，DeepSeek 推出了性能强劲的 DeepSeek-V2 系列模型，以创新的模型架构和史无前例的性价比火爆出圈，其 API 定价仅为 GPT-4 Turbo 的百分之一 。它采用了创新的架构，例如注意力机制方面的 MLA（多头潜在注意力）和前馈网络方面的 DeepSeekMoE 架构等，以实现具有更高经济性的训练效果和更高效的推理 。这一模型常用于文本生成、代码生成和智能客服等场景，其出现一度引发国内的大模型 “价格战”，百度、阿里、字节跳动等大厂纷纷宣布大模型产品降价。梁文锋在接受媒体采访时表示，DeepSeek 无意成为行业鲇鱼，低价背后是希望算力普惠。​
2024 年 9 月发布的 DeepSeek-V2.5 系列模型，在数学、代码、写作等方面能力全面提升，还支持联网搜索 。这一改进使得模型能够获取更实时的信息，为用户提供更准确和全面的回答。然而，其 API 不支持联网搜索功能，多模态能力仍有限。尽管如此，它在教育辅导和代码调试等场景中发挥了重要作用，帮助学生更好地学习和理解知识，协助开发者更高效地进行代码开发和调试。​
2024 年 12 月 26 日，DeepSeek-V3 系列模型震撼发布，成为了当时人工智能领域的焦点 。该模型总参数达到了 6710 亿，评测成绩不仅超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama 3.1-405B 等顶级开源模型，甚至能和 GPT-4o、Claude 3.5-Sonnet 等顶级闭源模型一较高下 。它的生成速度快，开源且支持本地部署，适用于智能客服、代码生成和长文本处理等场景 。更令人惊叹的是，它仅使用 2048 颗算力稍弱的英伟达 H800 GPU，成本约为 557.6 万美元，而 OpenAI 的 GPT-4o 训练成本高达 7800 万美元 。这意味着 DeepSeek-V3 以十分之一的成本实现了足以与 GPT-4o 较量的水平，打破了人们对大模型训练成本的传统认知，展示了 DeepSeek 在技术创新和成本控制方面的卓越能力。​
2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 正式发布推理模型 DeepSeek-R1 系列，再次引发了全球 AI 圈的热议 。该模型在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版 。它在后训练阶段大规模使用强化学习（RL）技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力 。这一模型的开源生态完善，为科研、技术开发和教育等领域提供了强大的支持。例如，在科研领域，研究人员可以利用 DeepSeek-R1 进行数据分析和模型训练，加速科研进展；在技术开发中，开发者能够借助其强大的推理能力，开发出更智能、更高效的应用程序；在教育领域，它可以作为智能辅导工具，帮助学生解决学习中遇到的问题，提高学习效果。​
DeepSeek 的模型迭代历程，是不断创新和突破的过程。每一个新版本的发布，都代表着 DeepSeek 在技术上的一次飞跃，也为人工智能领域的发展注入了新的活力。通过持续的研发和创新，DeepSeek 不断提升模型的性能和应用范围，为用户带来更优质的服务和体验，也为人工智能技术的普及和应用做出了重要贡献。​
广泛的应用场景与实际案例​
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金融领域应用​
在金融领域，DeepSeek 的应用为行业带来了诸多变革和创新，为金融机构提升效率、优化服务、降低风险提供了有力支持。江苏银行便是较早应用 DeepSeek 大语言模型的金融机构之一。江苏银行依托 “智慧小苏” 大语言模型服务平台，成功本地化部署微调 DeepSeek - VL2 多模态模型、轻量 DeepSeek - R1 推理模型 。其中，DeepSeek - VL2 多模态模型能够同时处理文本、图像、语音等多种数据类型，较单一领域模型部署节约了算力成本，为解决金融领域复杂的多模态场景问题，如票据识别、合同解析等提供了技术基础。而 DeepSeek - R1 模型在模型规模和性能上具备显著优势，为处理复杂任务，如风险评估、投资分析和生成高质量文本，如报告撰写、合规审查提供了更优解决方案。​
在实际应用中，江苏银行运用 DeepSeek - VL2 多模态模型实现了合同质检智能化。传统的合同质检模型在面对非制式合同中存在合并单元格、跨页表格等多结构表格内容时，识别准确率不足、精度局限。而 “智慧小苏” 通过 DeepSeek - VL2 多模态模型的细粒度文档理解能力，有效解决了这些问题，将嵌套表格、手写体混合排版等复杂场景的识别成功率提升至领先水平。通过创新的多模态技术与混合专家框架，识别综合准确率跃升至 96%，较传统方案提升 12 个百分点 。利用识别结果结合外部数据等方式，还能智能检测校验合同信息，对风险较高的交易提前发出预警，有效防范潜在的信贷风险。运用 DeepSeek - R1 推理模型，江苏银行实现了托管资产估值对账自动化。传统的资产托管估值对账依赖人工处理每日超 2000 封差异化邮件，对 TA 信息、交易信息、估值信息等区分后手工录入比对，存在录入工作量大、对账异常回溯困难等问题。而应用 R1 推理模型，结合邮件网关解析处理能力，实现了邮件分类、产品匹配、交易录入、估值表解析对账全链路自动化处理，识别成功率达 90% 以上，目前已初步实现业务集中运营，按照平均手工操作水平测算，每天可节约 9.68 小时工作量 。​
海安农商银行则将 DeepSeek 的功能用在了营销过程中。在海安农商银行最近发布的一则文案中，该行通过询问 DeepSeek 的方式向用户介绍了银行的具体情况。DeepSeek 从资本实力、市场份额、服务质量、金融产品、社会责任等多个维度对海安农商银行进行分析并做出总结，帮助银行更好地向用户展示自身优势，提升品牌形象和市场竞争力 。​
除了上述应用，DeepSeek 在金融领域还可用于智能客服。它具备强大的逻辑推理和自然语言处理能力，能使客服对话更自然、精准，更好地理解客户问题，为客户提供及时、准确的解答和服务。在客户需求挖掘方面，DeepSeek 可以整合客户多维度数据，包括个人基本信息、财务状况、交易记录、信用记录等，深入分析客户的行为模式和需求偏好，为金融机构提供有价值的市场洞察，帮助其开发更符合客户需求的金融产品和服务 。在风险评估与管理方面，DeepSeek 能够更准确地评估客户的信用风险，为贷款审批、信用卡额度调整等业务提供依据，有效降低金融机构的风险。​
日常生活场景​
在日常生活中，DeepSeek 也展现出了强大的实用性和便捷性，为人们的生活带来了诸多便利和乐趣，成为了人们生活中的得力助手。​
在家庭场景中，DeepSeek 可以扮演多种角色。它可以是厨房助手，根据用户家中现有的食材，为用户生成个性化的菜谱。比如用户告诉它现有鸡蛋 3 个、西红柿 2 个、隔夜米饭，并且希望制作一份 15 分钟的快手菜，包含主食且不要放葱花，DeepSeek 就能迅速生成 “番茄滑蛋烩饭” 的菜谱，详细列出制作步骤，如 “① 西红柿切块炒出汁 →② 倒入蛋液半凝固时关火 →③ 拌入米饭翻炒 →④ 撒海苔碎装饰”，还会给出营养值约 450kcal / 份 。如果用户追问没有海苔怎么办，它也能给出可用芝麻、肉松替代或淋半勺香油增香的建议。它还能帮助用户进行烘焙单位换算，比如用户输入 “把 8 寸蛋糕配方转为 6 寸，原方：低筋面粉 120g 鸡蛋 5 个砂糖 100g”，DeepSeek 就能自动换算出 “低筋面粉 67g ➜（体积≈1/2 杯）鸡蛋 3 个（需精确到 168g 蛋液）砂糖 56g ➜（附糖量可减少 20% 建议）” 。​
在旅行规划方面，DeepSeek 能成为贴心的旅行管家。当用户计划带老人和 5 岁孩子周末游杭州，并且提出每天步行不超过 8000 步，包含亲子互动项目，人均预算 500 元（不含交通）的需求时，DeepSeek 可以生成详细的旅行方案，如 “【时间指导】09:00 西湖游船（选择无障碍码头）11:00 浙江省科技馆（儿童互动区）14:30 茶叶博物馆（体验采茶）【预算明细】：午餐（楼外楼）→ 人均 80 景点门票 → 免费交通 → 建议租用无障碍电动车” 。它还能根据用户的需求生成行李清单，比如用户输入 “/checklist 生成北海道冬季 7 日游行李清单，特殊需求：有 60 岁高血压患者同行，需要滑雪装备建议”，DeepSeek 就能给出包含必备物品如血压计、防滑冰爪，以及滑雪装备租用建议等内容的智能清单 。​
对于职场人士来说，DeepSeek 可以帮助撰写工作报告、策划方案等。当用户需要撰写一份月度工作报告时，只需向 DeepSeek 提供工作内容、成果、遇到的问题等关键信息，它就能生成一份结构清晰、内容详实的工作报告，大大节省了撰写时间和精力。在头脑风暴阶段，它也能提供创新的思路和建议，激发团队的创造力。​
在投资理财方面，DeepSeek 可以为用户提供市场分析、投资建议等服务。它能分析股市行情、新闻、财报等信息，帮助用户了解市场动态，做出更明智的投资决策。比如，用户想了解某只股票的投资价值，DeepSeek 可以综合多方面因素，如公司财务状况、行业前景、市场趋势等，为用户提供详细的分析和建议 。​
在健康管理方面，DeepSeek 可以根据用户的身体数据和目标，制定个性化的运动计划和饮食方案。例如，用户输入 “年龄：28 岁 性别：女目标：3 个月减重 5kg 现有运动：每周 1 次瑜伽可用器材：跳绳、弹力带”，DeepSeek 就能生成 “【第一阶段（1 - 4 周）】：・周一 / 四：跳绳间歇训练（10 组 ×30 秒）・周三：瑜伽（增加流瑜伽序列）・周六：家庭 HIIT（弹力带深蹲跳）【饮食配合】：早餐增加 20g 蛋白质摄入” 的运动计划和饮食建议 。如果用户睡眠质量不佳，描述自己每天凌晨 1 点睡，早晨 7 点起，午睡后头疼，多梦易醒等问题，DeepSeek 可以给出环境优化建议，如更换遮光窗帘（光照度 < 5lux），作息调整建议，如逐步提早入睡（每周提前 15 分钟），助眠食谱建议，如睡前 1 小时饮用小米南瓜粥，还能生成白噪音歌单链接（雨声 + ASMR） 。​
在教育学习场景中，DeepSeek 可以作为学生的智能辅导工具。它可以解答学生在学习中遇到的各种问题，无论是数学、物理、化学等理科问题，还是语文、英语、历史等文科问题，都能给出准确、详细的解答。对于教师来说，DeepSeek 可以辅助备课，提供教学资料、教学设计思路等，还能帮助批改作业，提高教学效率 。​
在创作赋能方面，DeepSeek 更是表现出色。它可以帮助用户创作诗歌、小说、散文等文学作品，为用户提供灵感和创意。当用户想要创作一首关于春天的诗歌时，DeepSeek 可以根据用户的要求，生成富有意境和情感的诗歌。它还能用于广告文案、营销策划等商业创作领域，为企业提供有吸引力的宣传文案和创意方案 。​
DeepSeek 面临的挑战与未来展望​
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当下挑战分析​
尽管 DeepSeek 在人工智能领域取得了显著的成绩，但在其发展过程中，也面临着诸多挑战。​
在算力方面，高端芯片获取受限是 DeepSeek 面临的一大难题。人工智能的发展对算力有着极高的要求，而高端芯片作为算力的关键支撑，其获取情况直接影响着模型的训练和优化。由于国际形势的变化，中国在高端芯片的进口上受到了一定的限制，这使得 DeepSeek 在获取英伟达 H100 等高端芯片时面临困难 。虽然 DeepSeek 通过采用国产 AI 芯片（如华为昇腾）与存量 A100 集群混合训练的方式来缓解算力压力，并开发了 “稀疏训练” 和 “模型蒸馏” 技术，降低了训练能耗，但这仍然在一定程度上影响了模型的训练效率和性能提升。与国际巨头如 OpenAI 依托微软 Azure 的超级计算集群，可无限制扩展算力相比，DeepSeek 在算力资源上存在明显的劣势。​
在国际竞争方面，DeepSeek 与国际巨头在生态建设和品牌影响力上存在较大差距。OpenAI、Google DeepMind 等国际巨头在人工智能领域的探索时间久，拥有先进的技术架构、大量的研究成果以及广泛的用户基础 。它们在全球范围内构建了完善的生态系统，吸引了众多开发者和企业的参与，形成了强大的技术和市场壁垒。例如，OpenAI 的 ChatGPT 和 GPT 系列模型，凭借其领先的技术和庞大的用户群体，在全球范围内拥有极高的知名度和影响力，其生态系统涵盖了从科研、教育到商业应用等多个领域。而 DeepSeek 虽然在技术上取得了一定的突破，但其品牌影响力主要集中在国内，在国际市场上的知名度和认可度相对较低。在生态建设方面，DeepSeek 的开源社区虽然吸引了一些开发者的参与，但与国际巨头相比，规模和活跃度还有待提高。​
数据安全与生成内容监管也是 DeepSeek 面临的重要伦理风险。随着人工智能技术的广泛应用，数据安全和隐私保护成为了社会关注的焦点。DeepSeek 在模型训练和应用过程中，需要处理大量的用户数据，如何确保这些数据的安全存储、传输和使用，防止数据泄露和滥用，是 DeepSeek 需要解决的关键问题。生成内容的监管也不容忽视。人工智能生成的内容可能存在虚假信息、误导性内容或违反伦理道德的问题，如何对这些生成内容进行有效的监管和审核，确保其符合社会价值观和法律法规，是 DeepSeek 和整个人工智能行业面临的挑战。微软与 OpenAI 联合调查的疑似 DeepSeek 数据泄露事件，虽然尚未确定 DeepSeek 是否直接参与，但这一事件无疑给 DeepSeek 敲响了警钟，凸显了数据安全管理的重要性。​
未来发展方向​
面对诸多挑战，DeepSeek 也在积极探索未来的发展方向，以实现持续创新和突破。​
在技术突破方面，提升模型效率与通用性、研发新架构是 DeepSeek 的重要目标。模型效率的提升可以降低对算力的需求，提高模型的运行速度和响应能力，从而更好地满足用户的需求。通用性的提升则可以使模型在不同领域和任务中发挥更大的作用，拓展其应用范围。DeepSeek 计划通过不断优化算法、改进模型结构等方式，提升模型的效率和通用性。研发新架构也是 DeepSeek 的重点工作之一。新的架构可以带来更好的性能和创新的功能，为人工智能的发展开辟新的道路。DeepSeek 将加大在研发方面的投入，吸引更多优秀的科研人才，加强与高校、科研机构的合作，共同探索新的架构和技术，推动人工智能技术的进步。​
在商业化拓展方面，DeepSeek 将深化垂直行业合作，探索 C 端产品。目前，DeepSeek 已经在金融、医疗等垂直领域取得了一定的应用成果，如与江苏银行合作，为其提供智能客服、风险评估等解决方案。未来，DeepSeek 将进一步加强与各行业的合作，深入了解行业需求，为不同行业提供定制化的人工智能解决方案，帮助企业提升效率、降低成本、创新业务模式。在 C 端产品方面，DeepSeek 将结合自身技术优势，开发面向个人用户的应用产品，如智能助手、智能写作工具等，满足用户在日常生活和工作中的需求，提升用户体验，扩大用户群体，提高品牌知名度和市场份额。​
全球化布局也是 DeepSeek 未来发展的重要方向。设立海外研发中心可以吸引全球优秀的人才，加强与国际科研机构和企业的合作，获取最新的技术和市场信息，提升 DeepSeek 的技术水平和创新能力。拓展海外市场则可以扩大 DeepSeek 的业务范围，提高其在国际市场上的竞争力和影响力。DeepSeek 将根据不同国家和地区的市场特点和需求，制定相应的市场策略，加强品牌推广和市场开拓，逐步在全球范围内建立起完善的销售和服务网络，推动人工智能技术在全球的应用和发展。​
结语：DeepSeek 的深远意义​
DeepSeek 的出现，为中国人工智能产业的发展注入了强大的动力，也为全球人工智能的发展做出了重要贡献。它以卓越的技术创新、广泛的应用场景和迅猛的发展态势，在人工智能领域占据了重要的一席之地。​
作为中国 AI 创新的杰出代表，DeepSeek 充分展示了中国在人工智能领域的技术实力和创新潜力。它的成功，让世界看到了中国在人工智能领域的崛起，打破了国际巨头在该领域的垄断格局，提升了中国在全球 AI 领域的话语权和影响力。DeepSeek 在技术研发上的持续投入和突破，为中国人工智能产业的发展提供了宝贵的经验和借鉴，激励着更多的中国企业投身于人工智能的创新发展中。​
展望未来，DeepSeek 有望在人工智能领域继续发挥引领作用，不断推动技术创新和应用拓展。随着技术的不断进步和完善，DeepSeek 将在更多领域实现深度应用，为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。在医疗领域，它可能会辅助医生进行更精准的疾病诊断和治疗方案制定；在教育领域，它有望为学生提供个性化的学习辅导和教育资源，促进教育公平；在交通领域，它或许能助力自动驾驶技术的发展，提高交通安全性和效率。​
DeepSeek 也将面临诸多挑战，如算力瓶颈、国际竞争加剧、伦理与监管等问题。但凭借其强大的技术实力、创新能力和团队精神，相信 DeepSeek 能够积极应对这些挑战，不断实现自我突破和发展。在算力方面，DeepSeek 可能会加大与国内芯片企业的合作，共同研发适配人工智能应用的国产芯片，降低对国外高端芯片的依赖；在国际竞争中，它将不断提升自身的技术水平和品牌影响力，拓展海外市场，加强国际合作与交流；在伦理与监管方面，DeepSeek 会积极参与相关标准和规范的制定，加强对数据安全和隐私保护的管理，确保人工智能技术的健康发展。​
DeepSeek 的发展历程和成就，是中国人工智能产业发展的一个缩影。它不仅代表了中国人工智能技术的创新实力，更预示着中国在全球人工智能领域的光明未来。相信在 DeepSeek 等优秀企业的引领下，中国人工智能产业将迎来更加辉煌的明天，为推动全球科技进步和人类社会发展做出更大的贡献。​
DeepSeek-R1 发布，性能对标 OpenAI o1 正式版​
百科知识： DeepSeek-V3 在知识类任务（MMLU, MMLU-Pro, GPQA, SimpleQA）上的水平相比前代 DeepSeek-V2.5 显著提升，接近当前表现最好的模型 Claude-3.5-Sonnet-1022。
长文本： 在长文本测评中，DROP、FRAMES 和 LongBench v2 上，DeepSeek-V3 平均表现超越其他模型。
代码： DeepSeek-V3 在算法类代码场景（Codeforces），远远领先于市面上已有的全部非 o1 类模型；并在工程类代码场景（SWE-Bench Verified）逼近 Claude-3.5-Sonnet-1022。
数学： 在美国数学竞赛（AIME 2024, MATH）和全国高中数学联赛（CNMO 2024）上，DeepSeek-V3 大幅超过了所有开源闭源模型。
中文能力： DeepSeek-V3 与 Qwen2.5-72B 在教育类测评 C-Eval 和代词消歧等评测集上表现相近，但在事实知识 C-SimpleQA 上更为领先。
生成速度提升至 3 倍
通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3 的生成吐字速度从 20 TPS 大幅提高至 60 TPS，相比 V2.5 模型实现了 3 倍的提升，为用户带来更加迅速流畅的使用体验。

发布 DeepSeek-R1，并同步开源模型权重。

DeepSeek-R1 遵循 MIT License，允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。

DeepSeek-R1 上线 API，对用户开放思维链输出，通过设置 model=‘deepseek-reasoner’ 即可调用。

DeepSeek 官网与 App 即日起同步更新上线。

性能对齐 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，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。

在此，我们将 DeepSeek-R1 训练技术全部公开，以期促进技术社区的充分交流与创新协作。

论文链接： https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf
蒸馏小模型超越 OpenAI o1-mini
我们在开源 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 两个 660B 模型的同时，通过 DeepSeek-R1 的输出，蒸馏了 6 个小模型开源给社区，其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1-mini 的效果。

HuggingFace 链接： https://huggingface.co/deepseek-ai
开放的许可证和用户协议
为了推动和鼓励开源社区以及行业生态的发展，在发布并开源 R1 的同时，我们同步在协议授权层面也进行了如下调整：

模型开源 License 统一使用 MIT。我们曾针对大模型开源的特点，参考当前行业的通行实践，特别引入 DeepSeek License 为开源社区提供授权，但实践表明非标准的开源 License 可能反而增加了开发者的理解成本。为此，此次我们的开源仓库（包括模型权重）统一采用标准化、宽松的 MIT License，完全开源，不限制商用，无需申请。

产品协议明确可“模型蒸馏”。为了进一步促进技术的开源和共享，我们决定支持用户进行“模型蒸馏”。我们已更新线上产品的用户协议，明确允许用户利用模型输出、通过模型蒸馏等方式训练其他模型。

App与网页端
登录DeepSeek官网或官方App，打开“深度思考”模式，即可调用最新版 DeepSeek-R1 完成各类推理任务。

推理模型 (deepseek-reasoner)
deepseek-reasoner 是 DeepSeek 推出的推理模型。在输出最终回答之前，模型会先输出一段思维链内容，以提升最终答案的准确性。我们的 API 向用户开放 deepseek-reasoner 思维链的内容，以供用户查看、展示、蒸馏使用。

在使用 deepseek-reasoner 时，请先升级 OpenAI SDK 以支持新参数。

pip3 install -U openai

API 参数
输入参数：

max_tokens：最终回答的最大长度（不含思维链输出），默认为 4K，最大为 8K。请注意，思维链的输出最多可以达到 32K tokens，控思维链的长度的参数（reasoning_effort）将会在近期上线。
输出字段：

reasoning_content：思维链内容，与 content 同级，访问方法见访问样例
content：最终回答内容
上下文长度：API 最大支持 64K 上下文，输出的 reasoning_content 长度不计入 64K 上下文长度中

支持的功能：对话补全，对话前缀续写 (Beta)

不支持的功能：Function Call、Json Output、FIM 补全 (Beta)

不支持的参数：temperature、top_p、presence_penalty、frequency_penalty、logprobs、top_logprobs。请注意，为了兼容已有软件，设置 temperature、top_p、presence_penalty、frequency_penalty 参数不会报错，但也不会生效。设置 logprobs、top_logprobs 会报错。

上下文拼接
在每一轮对话过程中，模型会输出思维链内容（reasoning_content）和最终回答（content）。在下一轮对话中，之前轮输出的思维链内容不会被拼接到上下文中，如下图所示：

请注意，如果您在输入的 messages 序列中，传入了reasoning_content，API 会返回 400 错误。因此，请删除 API 响应中的 reasoning_content 字段，再发起 API 请求，方法如访问样例所示。

访问样例
下面的代码以 Python 语言为例，展示了如何访问思维链和最终回答，以及如何在多轮对话中进行上下文拼接。
非流式：

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")# Round 1
messages = [{"role": "user", "content": "9.11 and 9.8, which is greater?"}]
response = client.chat.completions.create(model="deepseek-reasoner",messages=messages
)reasoning_content = response.choices[0].message.reasoning_content
content = response.choices[0].message.content# Round 2
messages.append({'role': 'assistant', 'content': content})
messages.append({'role': 'user', 'content': "How many Rs are there in the word 'strawberry'?"})
response = client.chat.completions.create(model="deepseek-reasoner",messages=messages
)
# ...

流式：

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="<DeepSeek API Key>", base_url="https://api.deepseek.com")# Round 1
messages = [{"role": "user", "content": "9.11 and 9.8, which is greater?"}]
response = client.chat.completions.create(model="deepseek-reasoner",messages=messages,stream=True
)reasoning_content = ""
content = ""for chunk in response:if chunk.choices[0].delta.reasoning_content:reasoning_content += chunk.choices[0].delta.reasoning_contentelse:content += chunk.choices[0].delta.content# Round 2
messages.append({"role": "assistant", "content": content})
messages.append({'role': 'user', 'content': "How many Rs are there in the word 'strawberry'?"})
response = client.chat.completions.create(model="deepseek-reasoner",messages=messages,stream=True
)
# ...

详细的 API 调用指南请参考官方文档： https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/reasoning_model