这几天，国际AI 圈被一个牛逼的名字刷屏了 ——
等等等等等：它就是来自CN的DeepSeek。
这个出世即牛逼的大模型，以迅雷不及掩耳之势火遍全网，甚至在全球范围内掀起了一阵热潮。
它不仅在国内登顶各大下载榜，还成功打入美国市场，力压 ChatGPT，成为苹果 App Store 美国区免费应用下载榜的榜首 ，这一成绩让整个 AI 行业都为之侧目。
DeepSeek 的火爆，还引发了资本市场的强烈反应，据说：美股开盘大幅下跌，科技板块更是惨遭重挫，英伟达市值一夜蒸发数千亿美元 。反正北美所有的开盘下跌，都是它导致的。
这一现象级的市场震动，让人们不禁对 DeepSeek 刮目相看，同时也引发了诸多思考：这个看似突然崛起的大模型，究竟有何魔力？它真的如外界所传那般强大，还是只是被过度吹嘘了呢？
是实力还是噱头？
为了一探究竟，不少用户自发对 DeepSeek 进行了全方位的测试，从基础的语言能力到复杂的专业领域应用，试图揭开它神秘的面纱。
（一）中文能力测试
在中文理解和生成能力的测试中，DeepSeek 表现堪称“惊艳”。
但是有评论说：它专为中文场景深度优化，采用多粒度中文分词技术和本土化语义模型，能精准捕捉中文语境中的隐喻、成语和方言 。
当被要求解析 “画龙点睛” 这个成语时，DeepSeek 不仅准确阐释了字面意思 ——“原形容梁代画家张僧繇作画的神妙。后多比喻写文章或讲话时，在关键处用几句话点明实质，使内容生动有力”，还详细讲述了其背后的历史典故：张僧繇在金陵安乐寺墙壁上画了四条龙，但没有画眼睛，他说：“点了眼睛龙就飞走了。” 人们都认为很荒唐，就点了其中一条龙的眼睛。一会儿，雷电打破墙壁，那一条龙乘云飞上了天，而没有被点上眼睛的龙都还在墙壁上。对比之下，ChatGPT 在面对同样问题时，虽然也能给出基本解释，却只是停留在表层翻译层面，无法像 DeepSeek 这样深入挖掘文化内涵，展现出对中文语境的深刻理解 。
（二）专业领域测试
也有人说：在专业领域，DeepSeek 同样展现出深厚的功底。
以法律领域为例，当用户询问 “合同违约赔偿计算” 相关问题时，它能迅速且准确地自动引用《民法典》条款，并生成详细的计算模板。如根据《民法典》第五百八十四条规定，当事人一方不履行合同义务或者履行合同义务不符合约定，造成对方损失的，损失赔偿额应当相当于因违约所造成的损失，包括合同履行后可以获得的利益，但是不得超过违约一方订立合同时预见到或者应当预见到的因违约可能造成的损失 。DeepSeek 不仅列出法条，还会结合具体案例进行分析，帮助用户更好地理解和应用。而 ChatGPT 给出的回答往往只是通用框架，缺乏对本土法律的适配性，难以满足用户实际需求。在医疗领域，DeepSeek 也能提供较为专业的医学知识解答，不过也有用户反馈，在面对一些极其罕见的病症或复杂的临床情况时，其回答仍存在一定局限性，需要进一步验证 。
（三）综合使用体验
从综合使用体验来看，DeepSeek 说他们收获了众多用户的好评。其交互界面简洁友好，操作便捷，即使是初次接触的用户也能迅速上手。
在响应速度方面，基于动态计算资源分配算法，DeepSeek 在保持 175B 参数规模下，推理速度较 ChatGPT 提升 40% 。有用户实测，在处理复杂数学证明时，DeepSeek 平均响应时间仅 3.2 秒 ，几乎是瞬间给出答案，大大提高了工作和学习效率。此外，DeepSeek 还引入了情感意图识别模块，能通过上下文感知用户情绪。当用户输入 “这个方案太难理解了”，系统会敏锐捕捉到用户的困惑情绪，自动切换为分步拆解模式，并辅以可视化图表说明，让交互过程更加人性化 。
亮眼成绩还是虚假繁荣？
普及一下：deepseek的背后大老板是名为幻方量化的量化投资公司。
主要利用“A股市场散户占比高（约60%），非理性交易行为（如追涨杀跌）较多，量化策略可通过分析市场情绪、资金流向等数据，识别套利机会。
而且A股没有做空机制。”也就是割韭菜模式。赚了很多钱，而且没有用这些钱投资会所，打赏主播，而是很早就买了很多GPU，布局AI大模型，还招募了一大批优秀青年人才。
有了今天的deepseek，所以说中国散户功不可没。
闲话少逼逼！
用户的使用体验固然重要，但数据才是最客观、最具说服力的评判标准。
接下来，让我们通过一系列关键数据，深入剖析 DeepSeek 的真实实力。
（一）与其他模型的性能对比
在数学能力测试中，以美国数学邀请赛（AIME）为例，DeepSeek R1 在 2024 年 AIME 测试中取得了 79.8% 的成绩 ，与 OpenAI o1 的 79.2% 水平相当 。在 MATH-500 基准测试中，DeepSeek R1 更是以 97.3% 的成绩略微超越了 o1 的 96.4% ，展现出强大的数学推理能力。
在编程领域，DeepSeek R1 在 Codeforces 平台上获得了 2029 的评分，超过了 96.3% 的人类程序员，与 o1 - 1217 的 2061 评分仅有小幅差距 ，能够满足大部分编程任务的需求。在通用知识评测方面，DeepSeek R1 同样表现出色。
在 MMLU（大规模多任务语言理解）测试中达到 90.8% 的准确率，虽然略低于 o1 的 91.8%，但显著优于其他开源模型 。
在创意写作和问答任务上，模型在 AlpacaEval 2.0 中获得了 87.6% 的控长胜率，在 ArenaHard 评测中达到 92.3% 的胜率 ，生成的内容质量较高，能够理解用户意图并给出合理回答。
（二）成本与资源数据
DeepSeek 的训练成本堪称业界 “性价比之王”。
其 V3 模型全部训练成本仅 557.6 万美元 ，而 Meta 旗下 Llama3.1 405B 模型的训练成本超过 6000 万美元 ，OpenAI 的 GPT-4o 模型的训练成本更是高达 1 亿美元 。
DeepSeek-V3 整个训练在 2048 块英伟达 H800 GPU 集群上完成 ，相比其他模型使用的更高性能且昂贵的 GPU，如 OpenAI 使用的英伟达 H100 GPU 集群 ，DeepSeek 在有限算力条件下实现了卓越成果，大大降低了研发门槛和成本。
在 API 服务定价上，DeepSeek 也极具优势。其 R1 模型的 API 服务对输入 token 收取 0.55 美元 / 百万，输出 token 收取 2.19 美元 / 百万 ，而 OpenAI o1 的收费分别为 15 美元 / 百万和 60 美元 / 百万 ，价格差距接近 30 倍 ，这使得开发者和企业能够以更低成本接入，促进 AI 应用的广泛开发和普及。
（三）市场数据表现
从市场表现来看，DeepSeek 的受欢迎程度超乎想象。
自 1 月 11 日上线以来，其应用累计下载量超 300 万次 ，仅在 1 月 20 日至 26 日这七天内，全球移动下载量就激增了 375% ，80% 的下载量集中在这一周 。
1 月 26 日起，DeepSeek 在美国苹果应用商店免费应用排名第一 ，当地时间 1 月 24 日至 25 日，其在全球和美国的平均日活跃用户数比 1 月 17 日至 18 日增长超 110% ，迅速在竞争激烈的 AI 应用市场中崭露头角，吸引了大量用户的关注和使用。
理性看待 DeepSeek
在 AI 专家的眼中，DeepSeek 的出现无疑是 AI 领域的一次重大突破，但同时也需要以理性、全面的视角去审视它。
（一）技术优势剖析
人工智能专家刘伟指出，DeepSeek 在算法上进行了大胆创新，通过对混合专家模型（MoE）的优化，结合 FP8 混合精度训练技术，极大地提升了算力效率 。这种创新使得 DeepSeek 在有限的算力条件下，能够完成大规模的模型训练，实现了与国际顶尖大模型相当的性能 。
例如，在训练过程中，DeepSeek 通过算法优化，减少了不必要的计算步骤，使得计算资源能够更精准地分配到关键任务上，从而在同样的硬件条件下，训练速度比传统方法提升了数倍 。在数据处理方面，DeepSeek 采用了独特的数据清洗和标注技术，确保了训练数据的高质量和准确性，为模型的强大性能奠定了坚实基础 。
（二）潜在问题与挑战
不过，专家们也指出，DeepSeek 并非完美无缺，其发展仍面临诸多挑战。数据质量是一个关键问题，尽管 DeepSeek 在数据处理上有独特之处，但随着互联网上 AI 生成内容的泛滥，模型可能面临 “记忆污染” 风险 。
清华大学沈阳教授表示，若训练数据中混入大量低质量或错误标注的数据，可能导致模型在回答问题时出现偏差或错误 。上下文窗口限制也制约了 DeepSeek 在复杂任务中的应用 。
其 V3 模型仅支持 13 万 Token 的上下文长度，远低于 Claude-3.5 的 200 万 Token ，这意味着在处理长篇文档或复杂对话时，DeepSeek 可能无法全面理解上下文信息，影响回答的准确性和完整性 。从长期发展来看，DeepSeek 还需不断投入研发资源，持续优化算法和模型，以保持技术领先地位，应对不断变化的市场需求和竞争挑战 。
（三）对行业的影响
从行业发展的角度来看，DeepSeek 的崛起意义深远。它打破了国际科技巨头在 AI 领域的部分垄断格局，为全球 AI 发展注入了新的活力 。其开源策略更是为中小企业和开发者提供了 “平民化” 的 AI 工具，加速了 AI 技术的普及和应用 。
许多初创企业基于 DeepSeek 的开源模型，开发出了具有创新性的 AI 应用，推动了医疗、教育、创意等多个领域的数字化转型 。
但这也加剧了行业竞争，促使其他企业加大研发投入，推动 AI 技术向更高水平发展 。正如周鸿祎所说，DeepSeek 的出现让整个 AI 行业意识到，技术创新和成本控制同样重要，将促使行业重新审视技术路线和商业模式，推动 AI 技术朝着更加高效、普惠的方向发展 。
DeepSeek 到底有没有被高估？
综合用户实测、数据以及专家观点来看，DeepSeek 无疑是一款极具实力的大模型，它在中文能力、专业领域应用以及性价比等方面都展现出了强大的竞争力，取得的成绩和突破是实实在在的，并非被吹嘘出来的。
然而，它也并非无懈可击。数据质量、上下文窗口限制等问题，都可能影响其在复杂场景下的应用效果。在技术飞速发展的 AI 领域，没有谁能永远占据绝对优势，DeepSeek 同样需要不断进化和完善，才能在激烈的竞争中立于不败之地。
我们应理性看待 DeepSeek 的崛起，既不盲目追捧，也不轻易否定。它的出现是 AI 发展的一个重要里程碑，为行业带来了新的思路和方向。未来，让我们期待 DeepSeek 以及整个 AI 行业能够创造更多的可能，为人类的发展带来更多的惊喜与变革 。
马斯克的质疑
马斯克已经对 DeepSeek 的成本问题提出了质疑。
有消息称 ：DeepSeek 使用了 5 万张英伟达 H100 显卡进行低成本训练。
在当今 AI 训练领域，成本是一个绕不开的话题。训练一个复杂的 AI 模型，往往需要消耗大量的计算资源，这其中包括昂贵的硬件设备，如英伟达的 H100 显卡，其单价高达数万美元。除了硬件采购成本，还有数据中心的建设与维护成本、电力消耗成本以及技术人员的人力成本等。这些成本加起来，使得 AI 训练成为了一项极其烧钱的工程。像 OpenAI 训练 GPT 系列模型，背后的投入都是以数亿美元甚至更高的量级来计算。
马斯克的质疑并非毫无道理。从常理推断，若 DeepSeek 真的能够以极低的成本完成训练，这与当前行业普遍认知的成本结构和技术实现路径存在较大差异。
然而，DeepSeek 或许有其独特的成本控制策略。一方面，它可能在算法上进行了深度优化，使得模型在训练过程中对硬件资源的依赖程度降低。就好比一辆汽车，通过优化发动机技术和车身设计，使其在行驶过程中能够以更低的油耗达到相同的速度。
另一方面，DeepSeek 可能采用了创新的分布式计算架构，充分利用了现有资源，提高了资源的利用率，从而降低了整体成本。但这些都只是猜测，DeepSeek 的真实成本控制方法，或许只有其内部团队最为清楚。
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