DeepSeek严正声明：警惕虚假账号冒充！

各类虚假钓鱼账号正在疯狂冒充DeepSeek！

就在今天，新晋国产AI 公司DeepSeek发布紧急公告，指出大量假冒账号正在社交媒体上招摇撞骗。

作为近期最受瞩目的中国AI企业，他们不得不出面澄清：只有@deepseek_ai才是其唯一官方账号。

这些冒牌货都有着显著的特征：

• 使用相同的头像

• 使用相似的名字

• 谎称代表DeepSeek

DaPangDun 询问名为账号“Liang Wenfeng梁文锋”是否是真实账号，@deepseek_ai 回复称：

这是一个典型的冒充账户，请不要相信该账户提供的任何信息！

而同时，有各种自媒体为博眼球而冒充梁文锋除夕发文，也统统被鉴定为假消息，请读者们注意辨别真假！

调皮的是，有网友贴上同为鲸鱼logo 的docker 图片并询问：这也是假的吗？

Prashant Natarajan(@AIML4Health) 点赞道：

感谢澄清。同时也要感谢你们带来的这些令人惊叹的进步。在全世界都在追赶你们和其他中国AI实验室的脚步时，这真是一个充满变革的时刻。新年快乐！

【附】What is DeepSeek？

DeepSeek 是一家专注于人工智能的公司，开发了一系列大语言模型（LLMs）及 AI 工具。

其核心产品包括多个规模的 LLM 以及 DeepSeek Coder——一款专门用于编程任务的模型。该公司成立于 2023 年，致力于推动 AI 技术发展，并让其更广泛地惠及全球用户。

DeepSeek 的技术特点

DeepSeek 基于 Transformer 架构，与当今许多主流语言模型类似。但它的独特之处在于：

1. 模型架构优化：采用经过优化的 Transformer 结构，能够高效处理文本和代码。
2. 训练方法：结合 监督学习 和 人类反馈强化学习（RLHF），使模型更符合人类偏好和价值观。
3. 多种模型版本：从轻量级的 7B 参数模型到更强大的 67B 参数版本，满足不同应用场景的需求。

DeepSeek 适用人群

DeepSeek 服务于广泛的用户群体，包括：

• 软件开发者：利用 DeepSeek Coder 进行代码生成、编写和调试。
• 研究人员：用于数据分析和科研任务。
• 企业：将 DeepSeek 的能力集成到各类应用中。
• 普通用户：用于写作、分析和问题解决等日常任务。

DeepSeek vs. ChatGPT：主要区别

DeepSeek 在某些方面表现突出，但与 ChatGPT 相比，各有优劣：

DeepSeek 优势

• 代码生成能力强，特别是 DeepSeek Coder 在编程任务上的表现出色。
• 提供不同版本的模型，适应不同的计算需求。
• 灵活的部署选项，可满足多样化的使用场景。
• 专注于技术和科学任务，在专业领域表现优异。

ChatGPT 优势

• 更庞大的用户群，生态系统成熟。
• 经过更广泛的真实世界测试，稳定性和优化程度较高。
• 更强的通用知识能力，适用于更广泛的话题。
• 拥有更多集成功能，支持多种插件和工具。

DeepSeek 的核心能力

DeepSeek 的架构使其能在多个复杂任务中表现出色，涵盖以下关键领域：

自然语言处理（NLP）

• 具备 复杂问题解释、多语言翻译、创意写作等能力，如撰写商业提案、总结研究论文等。

代码生成与分析

• 能够 自动生成 Python 脚本、修复 JavaScript 代码错误，并提供 算法解析。

问题解决能力

• 可用于 优化数据库查询、求解微分方程、设计高效算法等技术性挑战。

文档分析

• 能够处理和解析大量文本，如 提取法律文件关键信息、分析大规模数据集的模式。

DeepSeek 的优势与挑战

优势

✅ 开源灵活性：部分模型开源，支持自定义和透明化实现。
✅ 强大的技术性能：在编程和技术问题解决方面表现突出。
✅ 可扩展解决方案：提供不同规模的模型，适配不同的计算资源需求。
✅ 专业化优势：在科学和技术领域具有明显的竞争力。

挑战

❗ 平台较新：相较于 ChatGPT 等成熟产品，真实世界测试和应用案例较少。
❗ 社区规模较小：用户数量和生态系统尚不及一些竞争对手。
❗ 文档资源有限：虽然在增长中，但仍不及更成熟的平台。
❗ 集成选项较少：当前可用的第三方插件和 API 生态尚不够丰富。

如何使用 DeepSeek？

用户可通过多种方式访问 DeepSeek：

1. API 接口：开发者可集成至自己的应用中。
2. 网页版：直接在 Web 界面上与模型交互。
3. 开源版本：本地运行或修改模型以满足特定需求。

DeepSeek 最新发布的模型及其性能

近期，DeepSeek 在人工智能领域取得了多项重要进展，发布了多个新模型，显著提升了其技术能力。以下是对这些新模型及其性能的概述：

DeepSeek-R1

2025年1月20日，DeepSeek 正式发布了 DeepSeek-R1 模型，并开源了其模型权重。(api-docs.deepseek.com)该模型在后训练阶段大规模应用了强化学习技术，即使仅使用极少的标注数据，也显著提升了模型的推理能力。在数学、代码和自然语言推理等任务上，DeepSeek-R1 的性能可与 OpenAI 的 o1 正式版相媲美。

主要特点：

• 强化学习应用：通过强化学习，大幅提升了模型的推理能力。
• 开源许可：遵循 MIT 许可协议，允许用户使用 R1 进行其他模型的训练。

Janus-Pro 和 JanusFlow

2025年1月27日，DeepSeek 发布了名为 Janus-Pro 和 JanusFlow 的开源多模态 AI 模型，参数规模从 10 亿到 70 亿不等。(wallstreetcn.com)这些模型在图像生成任务中的表现优于 DALL-E 3。

主要特点：

• 高效的视觉编码解耦：提升了模型在不同任务中的适配性和性能。
• 统一的 Transformer 架构：处理任务时更加灵活高效。
• 高分辨率支持：支持处理 384x384 分辨率的图像。

DeepSeek-R1-Zero

与 DeepSeek-R1 同期发布的还有 DeepSeek-R1-Zero，该模型几乎完全采用强化学习技术进行后训练，在仅有极少标注数据的情况下，显著提升了模型的推理能力。(finance.sina.com.cn)在数学、代码和自然语言推理等任务上，性能与 OpenAI 的 o1 正式版相当。

主要特点：

• 强化学习主导：后训练阶段主要采用强化学习技术。
• 推理能力增强：在多项任务中表现出色。

通过这些新模型的发布，DeepSeek 展示了其在人工智能领域的快速进步和创新能力。这些模型的开源和高性能特点，为研究人员和开发者提供了更多的选择和可能性。

DeepSeek 的未来发展

DeepSeek 的推出标志着 AI 发展的又一重要里程碑。随着技术的进步，它有望：

🔹 推动 AI 在专业领域的应用，如科学研究、编程辅助等。
🔹 促进 AI 技术的普及，通过开源模式让更多人受益。
🔹 创新模型架构和训练方法，提升 AI 处理文本和代码的能力。
🔹 影响未来 AI 系统的发展方向，提供更多选择，促进市场竞争。

DeepSeek 结合了 高级自然语言处理能力 和 专业代码生成能力，其 开源特性 和 技术创新 让它成为 AI 领域不可忽视的力量。

随着持续优化，DeepSeek 未来可能在 AI 交互方式上发挥更大作用，为用户带来更丰富的智能体验。🚀

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