DeepSeek（深度求索）引起硅谷“恐慌”，性能超越了美國的頂尖模型，且研發(fā)成本更低，使用的芯片性能也較弱。甚至有人猜測DeepSeek（深度求索）模型對美國股市都構(gòu)成了威脅。中國AI公司證明了用有限的計(jì)算資源，足以做出頂尖水平的模型。

圖片

我們來看看DeepSeek的發(fā)展歷程，了解進(jìn)步背后的努力：

DeepSeek模型版本一覽：

圖片

DeepSeek公司大事件：

圖片

DeepSeek取得突破的核心

1. 創(chuàng)新架構(gòu)，降本增效

• MLA（多頭潛在注意力機(jī)制）架構(gòu)：DeepSeek獨(dú)創(chuàng)的MLA架構(gòu)，顯著降低了顯存占用和計(jì)算量。與傳統(tǒng)的MHA架構(gòu)相比，MLA架構(gòu)將顯存占用降低到傳統(tǒng)架構(gòu)的5% - 13%，極大地提高了模型的運(yùn)行效率和成本效益。
• MoE（Mixture of Experts）稀疏結(jié)構(gòu)：通過智能分布計(jì)算，MoE稀疏結(jié)構(gòu)將計(jì)算量降到極限，進(jìn)一步提高了模型的運(yùn)行效率。這種結(jié)構(gòu)類似于給汽車換上了一臺(tái)高效節(jié)能的發(fā)動(dòng)機(jī)，顯著降低了模型的訓(xùn)練和推理成本。

2. 核心技術(shù)，全面突破

• 多模態(tài)融合技術(shù)：DeepSeek能夠同時(shí)理解文本、圖像和音頻等多種信息，使AI能夠通過多種感官獲取和理解世界。這項(xiàng)技術(shù)在智能客服、內(nèi)容生成等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。
• AI Agent（智能體）技術(shù)：賦予了模型自主任務(wù)分解的能力，可以將復(fù)雜的任務(wù)分解成多個(gè)小的子任務(wù)，并逐步完成，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)級流程自動(dòng)化。這項(xiàng)技術(shù)在金融風(fēng)控、智能制造和供應(yīng)鏈管理等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用。
• 邊緣計(jì)算AI技術(shù)：通過適配低功耗芯片，DeepSeek在終端設(shè)備上也能發(fā)揮強(qiáng)大的作用，響應(yīng)速度達(dá)到毫秒級，功耗降低40%。這項(xiàng)技術(shù)在自動(dòng)駕駛和智能家居等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用。
• AI安全引擎：推出了獨(dú)特的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)協(xié)議和深度偽造檢測技術(shù)，識(shí)別準(zhǔn)確率超過99%。這項(xiàng)技術(shù)為政府、金融和醫(yī)療等對數(shù)據(jù)安全要求極高的行業(yè)提供了有力保障。

3. 高效訓(xùn)練與推理

• 低成本訓(xùn)練：DeepSeek-V3的訓(xùn)練成本僅為557.6萬美元，遠(yuǎn)低于OpenAI、Meta等公司用于預(yù)訓(xùn)練大型語言模型的數(shù)億美元成本。這一成本優(yōu)勢使得DeepSeek在市場上的性價(jià)比極高。
• 高效推理：DeepSeek-R1在推理速度和成本控制方面表現(xiàn)出色，推理成本僅為每百萬token 1塊錢，極大地降低了企業(yè)和開發(fā)者使用大模型的門檻。