DeepSeek — 你需要知道的一切

DeepSeek 是中国 AI 研究机构幻方量化（High-Flyer）旗下的大模型团队，由梁文锋创立。与多数 AI 公司不同，DeepSeek 走了一条「开源+极致效率」的路线——用远低于行业平均的训练成本，交付了与 GPT-4、Claude 等闭源模型正面竞争的性能。DeepSeek-R1 的发布尤其引发了全球关注：一个开源推理模型，在数学和代码任务上逼近 OpenAI o1 的水平，而 API 定价仅为竞品的几分之一。这种「以小博大」的打法，正在改变整个行业对大模型研发门槛的认知。

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2025 年初，DeepSeek 连续发布了几个重量级模型。DeepSeek-V3 采用 Mixture-of-Experts（MoE）架构，总参数量达 671B，但每次推理仅激活约 37B 参数，实现了性能与成本的极佳平衡。更引人注目的是 DeepSeek-R1——一个专注推理能力的开源模型，支持长链思维（chain-of-thought），在 AIME 2024 数学竞赛和 Codeforces 编程题上的表现与 OpenAI o1 相当。

DeepSeek 还发布了 R1 的蒸馏版本（基于 Qwen 和 Llama 架构），让开发者可以在消费级硬件上运行推理增强模型。这一系列动作直接冲击了「只有大厂才能做好大模型」的行业共识。

核心技术与特点

MoE 架构创新：DeepSeek-V2/V3 的 MoE 设计是其高性价比的关键。传统 dense 模型在推理时激活全部参数，而 MoE 通过路由机制只激活少量专家网络，大幅降低了计算开销。DeepSeek 在此基础上引入了 Multi-head Latent Attention (MLA)，进一步压缩 KV cache 的内存占用。

推理能力（R1）：DeepSeek-R1 并非简单地扩大模型规模，而是通过强化学习（RL）训练模型「学会思考」。模型会在回答前生成详细的推理过程，类似于人类的草稿纸演算。这种方法在数学证明、代码生成和逻辑推理任务上效果显著。

开源策略：DeepSeek 几乎所有主力模型都以 MIT 许可证开源，包括模型权重和技术报告。这意味着企业可以自由部署、微调，甚至用于商业产品，无需担心许可限制。

API 定价：DeepSeek API 的定价策略极具攻击性——输入 token 价格约为 Anthropic Claude 的 1/10 到 1/20，成为预算敏感型应用的热门选择。

常见问题

• DeepSeek 和 OpenAI 有什么区别？ DeepSeek 主打开源和极致性价比，OpenAI 走闭源商业化路线。在推理任务上 R1 与 o1 性能接近，但 DeepSeek 的模型权重完全开放
• DeepSeek 模型可以商用吗？ 可以。主要模型采用 MIT 许可证，允许商业使用、修改和再分发
• DeepSeek 适合什么场景？ 数学推理、代码生成、成本敏感的批量处理任务。对于需要智能体能力的复杂工作流，可以考虑与 Claude Code 等工具配合使用

DeepSeek 与其他模型对比

目前站内暂无 DeepSeek 专项对比页面。DeepSeek-R1 最常被拿来与 OpenAI o1 比较：两者在推理基准上表现相近，但 DeepSeek 完全开源且价格远低于 o1。与 Claude 系列相比，DeepSeek 在创意写作和长文档理解上稍逊，但在数学和竞赛编程上不遑多让。

所有 DeepSeek 资源

术语表

• DeepSeek — 幻方量化旗下的开源大模型研究团队
• Anthropic — Claude 背后的 AI 安全公司，DeepSeek 的主要竞争对手之一
• Agentic — 智能体范式，DeepSeek 模型可作为底层驱动

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