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DeepSeek凭借其颠覆性的成本优势，给全球带来了一场AI变革，这一趋势在资本市场上已有比较明显的反应。DeepSeek的应用在1月27日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，甚至在美区下载榜上超越了ChatGPT。DeepSeek凭借其卓越的技术实力和创新精神，迅速崛起为AI领域的佼佼者。
梁文锋的除夕夜感言：
前几天看到冯总这篇长文时，我正在调试新模型的损失函数，手边的咖啡直接洒在了键盘上——既因为被行业前辈认可的惶恐，更因为冯总这些灼热的文字让我想起十二年前在浙大实验室第一次跑通神经网络时的颤栗。
必须坦白，团队读到“国运级”这个形容时所有人头皮都是麻的。我们不过是站在开源社区巨人们的肩膀上，给国产大模型这栋大厦多拧了几颗螺丝。
您提到的六大突破，其实每一环都凝结着更动人的故事：那个能在手机上跑的mini模型，灵感来自甘肃一位中学老师在GitHub提的issue；支持联网搜索的功能，是内测用户连续三十天凌晨三点提交错误日志喂出来的。
特别想分享个细节：上周有位视障开发者用我们的API做了个“气味导航”应用，当他演示如何通过不同频率的震动识别街道商铺时整个会议室安静得能听见显卡风扇的嗡鸣，那一刻我突然眼眶发热，终于理解了您说的“水与电”一一真正伟大的从不是某个模型，而是千万普通人用它创造的善意涟漪。
冯总说“知识和信息平权”，这正是我们夜夜啃论文的动力。三年前在余杭塘路的小仓库里，我们曾用马克笔在玻璃墙上写下：“让最偏远山村的孩童，能和硅谷工程师用上同样聪明的AI助教”。虽然离这个梦想还很远但每次看到网友们分享的对话截图，就觉得那些熬掉的头发都值得，
最后想对所有人说：请把掌声留给正在改写规则的每个中国开发者。当你在公交车上调试模型，在早餐摊前画架构图，在产房里突深明级“的瞬间。
DeepSeek愿做大家代码荒野里的火柴，但真正点燃AI火种的，永远是你们眼底不灭的好奇与坚持，说来特别巧，上周在云栖小镇的创业者夜宵摊上，我还和宇树科技的王总蹲在马路牙子啃烧烤一一他们给四足机器人装的那个动态平衡算法，看得我们团队直拍大腿。
后来强脑科技的韩总过来拼桌，三句话不离脑机接口与具身智能的融合可能，烤茄子还没上桌，我们已经开始在白纸上画异构计算架构了。
这就是杭州最迷人的地方吧，所谓“六小龙”从来不是六个孤岛。上个月游科的艺术总监还帮我们调试过3D场景生成模型，而群核的渲染引擎正在让我们的数字人拥有更生动的微表情。
或许在不远的未来，当宇树的机器人踩着云深处的步态算法走来，搭载着强脑的神经接口，运行着DeepSeek的认知引擎，用群核构建的虚拟世界作为训练场——那个我们幻想中的具身智能，就会从西溪湿地的晨雾里跌跌撞撞地走向人间。
记得那晚分别时，冯总把竹签子往啤酒瓶里一插，说了句：“你们搞AI的得把灵魂价格打下来啊。”
现在想来，真正的“国运”或许就藏在这些街边摊的油烟气里：一群不信邪的傻子，用代码当砖瓦，拿算法做钢筋，在资本与质疑的裂缝中，硬生生垒出通向未来的栈桥。
最后补充一个招聘，欢迎大家加入我们。
祝大家除夕快乐，来年期待我们的更多模型。
DeepSeek发展进程
2023年7月：DeepSeek成立，总部位于杭州。
2023年11月2日：发布首个开源代码大模型DeepSeek Coder，支持多种编程语言的代码生成、调试和数据分析任务。
2023年11月29日：推出参数规模达670亿的通用大模型DeepSeek LLM，包括7B和67B的base及chat版本。
2024年5月7日：发布第二代开源混合专家(MoE)模型DeepSeek-V2，总参数达2360亿，推理成本降至每百万token仅1元人民币。
2024年12月26日：发布DeepSeek-V3，总参数达6710亿，采用创新的MoE架构和FP8混合精度训练，训练成本仅为557.6万美元。
2025年1月20日：发布新一代推理模型DeepSeek-R1，性能与OpenAI的GPT-4o持平，并开源。
2025年1月26日：DeepSeek登顶美区App Store免费榜第六，超越Google Gemini和Microsoft Copilot等产品。
1月27日，DeepSeek应用登顶苹果美国地区应用商店免费APP下载排行榜，在美区下载榜上超越了ChatGPT。
Deepseek的技术秘密 🔍
年轻的创新力量 💥
撑起Deepseek这块金字招牌的，是一群平均年龄极低的顶尖人才！
🎓 清北应届生成为主力军
🏆 获奖论文的缔造者
🚀 从DeepSeek LLM v1到v3的全程参与者
这群90后、00后用技术改写AI边界：
1️⃣创新式运用MLA新型注意力机制
2️⃣突破GRPO强化学习对齐算法
3️⃣用年轻定义前沿
技术创新速览 🌈
🔬 自主研发的671B参数模型
🧠 独特的DeepSeek-MoE架构
💻 代码生成能力直逼顶级模型
📚 海量专业知识深度训练
核心竞争力分析
去年12月开源的大模型 DeepSeek-V3简直是开源界的颜值与实力并存：
仅用2000张GPU卡完成训练 训练成本比Llama 3 405B低10倍！ 性能几乎相同，但价格仅为GPT-4o的5% API调用成本是Claude 3.5的1/50
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