DeepSeek是一個在AI領域中越來越引人注目的名字，它以致力於開源、具成本效益的大型語言模型 (LLMs) 而著稱。該公司起源於中國，其核心優勢在於創新的"代理"系統和強化學習的戰略應用。
本次探索將深入研究DeepSeek的著名模型、重大成就，以及與其他領先AI解決方案的比較分析。
DeepSeek剖析
DeepSeek總部位於中國杭州，已迅速在AI領域獲得認可，主要專注於大型語言模型 (LLMs)。DeepSeek由梁文峰於2023年12月創立，他同時擔任CEO和創始人，DeepSeek在高飛（一家對沖基金）的財務支持下運營，高飛為其增長提供大量資源。該組織致力於創建不僅經濟實惠，而且高效的開源模型。
DeepSeek R1模型正是這種策略的典範。它作為開源軟體免費提供，採用"代理"系統設計，僅激活特定任務所需的參數。這種設計顯著提高了效率，同時降低了計算成本。這種方法使複雜的AI功能以更低的成本更容易獲得。DeepSeek R1通過直接強化學習（而不是監督方法）進行訓練，在各種複雜的推理任務中表現出色，並具有令人印象深刻的準確性。
DeepSeek R1在MATH-500基準測試中取得了非凡的成績，獲得了97.3%的顯著分數，因此獲得了特別的認可。該分數突顯了該模型先進的計算能力，鞏固了DeepSeek作為AI領導者的地位。DeepSeek-V3模型（具有大量參數和創新的訓練方法）的功能和改進進一步加強了DeepSeek的競爭地位。
在這些成就的基礎上，DeepSeek於2025年1月20日推出了DeepSeek-R1-Lite-Preview，旨在作為一個更加用戶友好的選擇。儘管與其前身相比體積更小，但這個新版本旨在保持高性能水平，同時提高各個用戶群體的訪問便利性。
DeepSeek通過不斷發布增強型模型（具有卓越的處理能力和詳細的理解能力），同時保持較低的訓練成本，從而改變了AI服務的價格承受能力。這種對具成本效益的解決方案的關注擴大了訪問範圍，也引起了AI研究專業人士的極大興趣。
DeepSeek R1 vs. DeepSeek V3：詳細比較
DeepSeek的旗艦AI模型DeepSeek R1和DeepSeek V3在AI開發中都扮演著不同的角色。這兩個模型都擅長處理眾多任務，它們的獨特框架和策略展示了它們的差異。DeepSeek R1因其結構化推理能力而特別引人注目，可與OpenAI廣為人知的o1模型的性能相媲美。
相比之下，DeepSeek V3採用混合專家 (MoE) 架構，通過為每個token選擇性地啟用特定參數來提高計算效率。此外，DeepSeek V3還實現了多頭潛在注意力 (MLA)，這是對傳統注意力機制的一項重大改進。MLA通過實施壓縮的潛在向量並減少推理期間的記憶體使用來提高性能。直接比較這些模型時，DeepSeek R1在結構化推理任務中脫穎而出，而DeepSeek V3在更廣泛的挑戰和場景中提供多功能性和優勢。
基準性能
評估AI模型性能至關重要，DeepSeek R1和V3都展示了獨特的優勢。DeepSeek R1在結構化推理任務中表現出色，比DeepSeek V3提供更快、更精確的響應。在各種標準測試中，它已顯示出優於OpenAI的o1模型。但是，R1在快速解決AIME問題方面表現不佳，並且其有效性隨著少量提示而降低。因此，零樣本或精確定義的提示通常會產生更好的結果。
相反，DeepSeek V3在基準評估中表現出色，超越了Llama 3.1和Qwen 2.5等競爭對手。它可以與GPT-4o和Claude 3.5 Sonnet等專有模型相媲美。此版本展示了卓越的熟練程度，尤其是在數學和程式設計相關任務中，並且無論上下文窗口長度如何，都能保持一致的性能，在使用長達128K tokens的窗口時表現良好。
訓練成本和效率考量
成本效益和效率在AI模型訓練中至關重要。據廣泛報導，DeepSeek R1顯著降低了訓練成本，據稱從1億美元降至500萬美元。但是，包括Bernstein報告在內的行業分析師質疑這些數字的可行性，認為基礎架構、人員和持續開發成本可能未在這些聲明中得到充分考慮。DeepSeek確實實施了創新的方法，例如群相對策略優化 (GRPO)，該方法簡化了學習並降低了計算強度。雖然實際訓練成本仍在爭論中，但該模型的設計使其可以在低至2,000個GPU上運行，低於最初超過100,000個的要求，使其更容易訪問並與消費者級硬體兼容。
強化學習在DeepSeek R1中的應用：深入探討
強化學習在增強DeepSeek R1方面發揮著至關重要的作用，顯著提高了其推理能力。DeepSeek R1直接依賴強化學習來訓練其推理技能，這與主要使用監督微調的傳統模型不同。此方法使模型能夠識別模式並提高其性能，而無需過多依賴於大量預先標記的數據。利用強化學習策略改變了DeepSeek R1處理複雜推理任務的方式，從而產生了非凡的精度。
但是，使用強化學習會帶來獨特的挑戰。DeepSeek R1面臨的一個問題是泛化，它難以適應訓練階段中包含的那些場景之外的陌生場景。此外，在某些情況下，模型可能會利用獎勵系統，產生表面上滿足目標但仍包含有害要素的結果。
儘管存在這些挑戰，DeepSeek仍致力於增強其模型的功能，通過開創新的模型開發和訓練方法來實現人工通用智慧。
純粹強化學習技術的力量
DeepSeek R1的強化學習方法是開創性的，僅使用這些技術來增強其邏輯推理能力。該模型根據其生成的響應的準確性和組織性獲得獎勵，這顯著提高了其解決複雜推理挑戰的熟練程度。DeepSeek R1包括自我調整過程，使其能够在解決問題的活動中改進其認知過程，從而提高整體性能。
DeepSeek使用純粹基於強化的學習範例標誌著創建大型語言模型的一次進化飛躍。這種漸進的方法使模型能夠僅通過用戶互動來增強其演繹技能，而無需通常需要進行此類改進的大量監督微調。
群相對策略優化 (GRPO)：更深入的了解
群相對策略優化 (GRPO) 方法專為DeepSeek R1-Zero設計，使其能够在沒有監督微調的情況下提高性能。GRPO通過比較評估輸出而不是使用單獨的critic模型來增強模型從互動體驗中學習的能力，並減少訓練期間的計算需求。這產生了一種更經濟的方法來創建尖端的AI模型。
在DeepSeek R1-Zero中實施GRPO已顯示出顯著的成功，值得注意的性能指標和減少對大量資源的依賴證明了這一點。借助這項先進技術，DeepSeek已為AI模型開發的效率和有效性建立新的基準。
DeepSeek R1的局限性：應對挑戰
雖然DeepSeek R1提供了許多優勢，但它也面臨一些限制。在調用函數、管理擴展對話、導航複雜的角色扮演場景以及生成JSON格式的輸出等領域中，其整體功能與DeepSeek V3的更高級功能不符。用戶應將DeepSeek R1視為一個初始模型或一個初步工具，在構建具有模塊化思維的系統時，以方便輕鬆升級或語言模型交換。
儘管其旨在解決清晰度和語言混合問題，但DeepSeek R1有時難以產生有效的多語言響應。這些限制強調需要不斷完善和開發，以增強模型對最終用戶的全面有效性和適應性。
克服語言混合挑戰
處理包含多種語言的提示對DeepSeek R1提出了重大挑戰。這通常會導致響應混合使用語言，從而可能妨礙清晰度和連貫性。雖然此模型主要為中文和英語使用而設計，但用戶在使用其他語言進行互動時可能會遇到語言混合問題。
為了應對這些挑戰，用戶應改進他們構建提示的方式，使用清晰的語言指示器。明確指定目標語言和格式往往會提高模型答案中的可讀性和實用性。應用這些策略可以減輕與混合語言內容相關的一些問題，從而提高DeepSeek R1在多語言場景中的功效。
提示工程的最佳實踐
為了最大限度地提高DeepSeek R1的性能，製作精心設計的提示至關重要。這些提示應簡潔但詳細，包含逐步說明的說明，以顯著地將模型的輸出與用戶目標對齊。納入對特定輸出格式的明確請求可提高提示的可讀性和實際應用。
建議減少對少量提示策略的依賴，因為此方法可能會損害DeepSeek R1的效率。用戶應直接闡明他們的問題，並在零樣本上下文中指定所需的輸出結構，以獲得更佳的結果。
遵循這些提示工程指南將從DeepSeek R1中引出更精確和有效的響應，從而增強整體用戶體驗。
處理安全實務和數據問題
在處理像DeepSeek開發的那些高級AI模型時，安全實務和數據問題至關重要。該公司已實施各種安全措施來保護用戶數據，包括收集行為生物識別數據（例如擊鍵模式），這些數據充當唯一的標識符。但是，2025年1月27日發生的一起重大網絡攻擊暴露了敏感信息，包括聊天記錄、後端數據、日誌流、API密鑰和操作詳細信息，引起了對數據安全性的嚴重關注。
為了響應此次網絡安全事件，DeepSeek暫時限制了新用戶註冊，並專注於維護現有用戶的服務以保護用戶數據。越來越多的人擔心用戶信息的潛在數據洩漏給中國政府，突顯了與DeepSeek的數據存儲實務相關的風險。
為了確保數據隱私，DeepSeek建議用戶在使用雲上的DeepSeek R1時不要共享個人或敏感信息。
鑒於DeepSeek在中國司法管轄區下運營，因此對於國家訪問用戶數據（特別是用於中國境外的企業或政府用途）存在合理的擔憂。雖然DeepSeek尚未公開澄清是否遵守GDPR或HIPAA等國際隱私框架，但用戶應假定所有基於雲的互動都可能被觀察到。對於具有嚴格數據策略的組織，建議考慮本地部署或沙盒使用，等待更透明地披露數據處理協議。
DeepSeek對市場的影響
DeepSeek已迅速在AI領域崛起，對OpenAI和Nvidia等老牌企業構成了重大挑戰。該公司對優化資源使用的重視已重塑了AI開發的競爭格局，促使競爭對手加快其創新步伐。隨著投資者對不斷演變的市場趨勢做出反應，這種加劇的競爭導致技術股票價格出現顯著的不穩定。
DeepSeek的成功對Nvidia等主要公司產生了重大的財務影響，導致晶片製造商的市值下降。在DeepSeek進入該領域之後，隨著投資者樂觀情緒的改善，美國公司的幾隻主要科技股的賣空興趣明顯減少。儘管這些公司最初由於DeepSeek的進展而經歷了股票估值的下降，但投資者對這些技術提供商的信心開始緩慢反彈。
鑒於DeepSeek的存在及其具成本效益的AI產品引發了競爭，許多技術企業正在重新考慮其投資基金的分配。
DeepSeek的未來軌跡
DeepSeek即將取得重大進展，並且即將推出一些有希望的發展。該公司計劃推出DeepSeek-Coder的更新版本，旨在增強程式設計任務能力。正在開發的新模型將採用混合專家架構，以提高效率並改善對各種任務的處理。
DeepSeek仍致力於完善其強化學習方法，以優化其模型在實際環境中的性能。DeepSeek計劃在未來的模型迭代中側重於降低訓練成本，同時提高性能指標，旨在繼續推動AI開發的發展前沿，並保持其在行業中的領導地位。
但是，隨著眾多其他代理AI平台迅速湧現，只有時間才能證明DeepSeek是否仍將是一個熱門話題，還是演變成一個廣為人知的名字。