DeepSeek为何脱颖而出？

2024年岁末，中国AI赛道迎来了一场现象级风暴——成立仅两年的深度求索（DeepSeek）以三重冲击波震动行业。这家总部位于杭州的AI新锐，先是以“AI界的拼多多”之名搅动资本市场，随后因用户测试中意外暴露的“报错家门”事件引发技术真实性讨论，更因罗福利被雷军亲自招揽而引爆人才争夺战。这三个看似独立的事件，恰似棱镜折射出中国人工智能产业狂飙突进下的多维图景。

近日，DeepSeek在发布DeepSeek-V3后，又推出了DeepSeek-R1，再次引发业界热议。接下来，让我们深入了解DeepSeek及其模型。

DeepSeek是一家位于中国杭州的人工智能公司，中文名称为深度求索。发展历程如下：

• 2015年：由三位浙江大学的工程师成立了High-Flyer，在2007-2008年金融危机期间开始交易，并利用机器学习进行股票交易。 
• 2019年：建立High-Flyer AI，致力于AI算法及其基础应用的研究。
• 2021年：High-Flyer的所有策略都使用了AI。
• 2023年4月：High-Flyer宣布将成立一个新的独立机构来研究通用人工智能，与High-Flyer的金融业务分离。 
• 2023年5月：DeepSeek公司正式成立。 
• 2023年11月2日：推出首个模型DeepSeek Coder，可免费用于商业用途并完全开源。 
• 2023年11月29日：发布DeepSeek LLM，参数规模达67B，还发布了聊天版本DeepSeek Chat。
• 2024年5月：推出DeepSeek-V2，以较低的价格提供了强大的性能，引发了中国AI模型的价格战。
• 2024年11月：发布DeepSeek R1-Lite-Preview，在需要逻辑推理、数学推理和实时解决问题的任务中表现出色。
• 2024年12月：推出DeepSeek-V3，拥有6710亿参数，在约55天内完成训练，成本为558万美元，性能优于Llama 3.1和Qwen 2.5，与GPT-4O和Claude 3.5相当。 
• 2025年1月20日，推出DeepSeek-R1

2024年12月26日，深度求索（DeepSeek）发布了其通用型大语言模型 DeepSeek-V3，随后于2025年1月20日推出了专注于复杂推理的 DeepSeek-R1。这两款模型尽管基于相似的技术框架（如混合专家架构MoE），但在设计目标、训练方法、性能表现和应用场景上存在显著差异，分别满足了通用任务处理和深度专业推理的不同需求。

DeepSeek-V3：通用型大语言模型

• 定位与核心能力：DeepSeek-V3 是一款通用型大语言模型，专注于自然语言处理（NLP）、知识问答和内容生成等任务。其核心能力在于 互联搜索 和 通用任务处理，能够高效地从互联网或其他数据源中检索信息，并快速生成内容或回答问题。

• 适用场景：V3 适合需要实时信息获取和广泛知识覆盖的场景，例如智能客服、内容创作（文案、小说、新闻生成）、知识问答（如教育、医疗领域的咨询）等。

• 技术优势：

• 多模态处理能力：支持文本、图像、音频、视频等多种数据类型的处理，满足复杂场景需求。

• 低成本高效训练：仅需557.6万美元的训练成本，使用2000块H800 GPU即可完成训练，显著降低了算力需求。

• 高性能与高性价比：在通用任务中表现优异，API成本低（输入0.14，输出0.28/百万tokens，适合中小规模部署。

DeepSeek-R1：深度思考与复杂推理专家

• 定位与核心能力：DeepSeek-R1 专注于 深度思考 和 复杂推理，在数学、逻辑推理、代码生成等需要高精度和复杂分析的任务中表现卓越。

• 适用场景：R1 更适合科研、算法设计、金融分析等专业领域。例如，在金融领域，R1 可以生成高效的交易策略；在科研中，它能辅助解决复杂的数学问题或优化实验设计。

• 技术优势：

• 强化学习与冷启动技术：通过大规模强化学习（RL）和冷启动技术，R1 在无需大量监督微调（SFT）的情况下，实现了与OpenAI o1系列相当的推理能力。

• 自我进化能力：在训练中自然涌现反思、长链推理等高级行为，显著提升了模型的通用性和可读性。

• 高性能与灵活性：在MATH-500测试中，R1 得分达97.3%，超越OpenAI o1-1216（96.8%），同时支持模型蒸馏，可将推理能力迁移至更小的模型（如14B参数），适合本地化部署。

性能与基准测试对比