延吉制作网站,wordpress 后台风格主题,怎么在手机上制作app,百度免费云服务器真正的强者从来不是无所不能#xff0c;而是尽我所能。多少有关输赢胜负的缠斗#xff0c;都是直面本心的搏击。所有令人骄傲振奋的突破和成就#xff0c;看似云淡风轻寥寥数语#xff0c;背后都是数不尽的焚膏继晷、汗流浃背。每一次何去何从的困惑#xff0c;都可能通向… 真正的强者从来不是无所不能而是尽我所能。多少有关输赢胜负的缠斗都是直面本心的搏击。所有令人骄傲振奋的突破和成就看似云淡风轻寥寥数语背后都是数不尽的焚膏继晷、汗流浃背。每一次何去何从的困惑都可能通向一场毅然决然的醒悟。无论游刃有余还是头破血流每一次闪展腾挪都是一次饱含希望的奋起。2025年加强锻炼让身体更健康学会知足让心情更快乐内心坚定让行事更果断坚持学习让能力更强大不畏艰难让自己更坚强杭州深度求索DeepSeek被春节联欢会点名接着被欧州多国下架抵制中国科技但是乌云怎能挡着太是的光辉AI、机器人在2005年大放光彩 DeepSeek 横空出世震动全球 在科技飞速发展的今天人工智能领域的每一次重大突破都如同巨石投入平静湖面激起千层浪。而 DeepSeek 的出现无疑是一颗重磅炸弹在全球范围内引发了广泛关注和热烈讨论。 2025 年 1 月 27 日对于 DeepSeek 来说是具有里程碑意义的一天。这一天它如同闪耀的新星登顶苹果中国地区和美国地区应用商店免费 App 下载排行榜 力压包括 ChatGPT 在内的一众知名 AI 产品。这一成绩不仅彰显了 DeepSeek 在市场上的强大吸引力更标志着中国 AI 应用在国际舞台上取得了重大突破。此前虽然也有中国应用在海外取得不错的成绩如小红书和 Temu 曾成为美国区 App Store 下载冠军但从未有应用能像 DeepSeek 这样同期在中国和美国区苹果 App Store 占据第一位。这一成就让全世界都将目光聚焦到了 DeepSeek 身上。 DeepSeek 的影响力远不止于应用商店的下载数据。它的崛起对美国科技股产生了巨大的冲击引发了资本市场的动荡。当地时间 1 月 27 日美股芯片板块大幅调整英伟达暴跌 16.86%创市值最大蒸发纪录博通大跌逾 17%甲骨文下跌近 14%纳斯达克下挫 3.07% 。这些数字背后是投资者对美国科技公司在人工智能领域主导地位的担忧以及对 DeepSeek 低成本、高性能模型的高度认可。近年来美国科技巨头如微软、谷歌、Meta、亚马逊等一直在人工智能领域投入大量资金预计 2025 年在该领域的投资将达到约 2000 亿美元 大部分用于数据中心建设。他们试图通过巨额投入来巩固在 AI 领域的领先地位然而 DeepSeek 的出现打破了这种看似坚不可摧的格局。 DeepSeek 靠着低廉成本训练出性能不输 ChatGPT 的模型成功引发了美股所有投资者的怀疑美国硅谷长期宣传的 “没有算力就没有领先” 是否只是一句揽钱的托辞。这也直接导致包括英伟达在内众多芯片及设备供应公司股价大幅下挫周一纳斯达克指数市值蒸发近 1 万亿美元截至目前该指数周内已下跌超过 1.6%。瑞士联合私立银行 Union Bancaire Privee 董事总经理 Vey-Sern Ling 表示“DeepSeek 在顷刻间的崛起表明开发成本更低的强大 AI 模型是有可能实现的。这可能会打破整个 AI 供应链的投资格局目前整个产业的上下游供应链是由少数超大规模企业的高额支出推动的。” 新加坡机构 Aletheia Capital 消费和互联网业务主管 Nirgunan Tiruchelvam 也指出过去硅谷投入巨额资本和运营费用被认为是应对人工智能发展趋势最合适方式但 DeepSeek 的产品 “严重违背了这一逻辑”它让人怀疑投入人工智能的大量资源是否值得。 除了在资本市场掀起波澜DeepSeek 也引起了全球各界人士的关注和讨论。美国总统特朗普当地时间 27 日在佛罗里达州迈阿密举行的共和党会议上表示中国人工智能初创公司 DeepSeek 的崛起应当为美国企业敲响 “警钟”“这可能是非常积极的发展。因此与其投入数十亿资金不如花费更少的 (资源)但愿能得出同样的解决方案。” 微软首席执行官萨蒂亚・纳德拉 (Satya Nadella) 在达沃斯世界经济论坛上谈到 DeepSeek 时表示:“DeepSeek 的新模型令人印象深刻他们不仅有效地构建了一个开源模型能够在推理计算时高效运行而且在计算效率方面表现出色。我们必须非常非常认真地对待中国的 AI 进步。” 知名投资人马克・安德森对 DeepSeek R1 给予了高度评价称其为 “我见过的最令人惊叹和印象深刻的突破之一”。而 AI 科技初创公司 Scale AI 的创始人亚历山大・王更是直言DeepSeek 的 AI 大模型发布可能会 “改变一切”让美国在人工智能竞赛中的领先地位受到挑战。 在社交媒体和科技论坛上DeepSeek 也成为了热门话题。网友们纷纷分享自己使用 DeepSeek 的体验对其强大的功能和出色的表现赞不绝口。有人惊叹于它在理科方面的能力能够迅速解答高考压轴题并生成用于解释量子力学概念的代码动画也有人对它在文科方面的推理能力表示赞赏能够准确回答脑筋急转弯问题并对历史事件进行详尽分析。DeepSeek 的出现让人们看到了人工智能发展的新方向也让全球对中国的人工智能技术有了全新的认识。 探索 DeepSeek 的技术创新 核心技术解析 DeepSeek 之所以能在众多 AI 产品中脱颖而出其背后强大的技术支撑功不可没。在自然语言处理方面DeepSeek 采用了基于 Transformer 架构的创新设计。Transformer 架构自问世以来就成为了自然语言处理领域的基石它通过自注意力机制能够有效捕捉文本中的长距离依赖关系让模型更好地理解上下文语义。DeepSeek 在此基础上进行了大胆创新重新设计了节点之间的关联和层次结构使得模型在处理长文本时能够更精准地定位关键信息减少冗余计算从而大大提高了自然语言处理的效率和准确性。 在机器学习和深度学习领域DeepSeek 引入了多项先进技术。其中强化学习技术是其一大亮点。传统的机器学习模型往往依赖大量的标注数据来进行训练这不仅耗费大量的人力和时间而且标注数据的质量也会对模型性能产生很大影响。而 DeepSeek 的强化学习技术则让模型在与环境的交互中通过不断尝试和获得奖励来学习最优策略大大减少了对标注数据的依赖。以 DeepSeek - R1 模型为例它在训练过程中仅使用了少量的标注数据却在数学、代码生成、逻辑推理等多个任务中展现出与 OpenAI 的 GPT - o1 模型相媲美的性能这充分证明了强化学习技术在减少数据标注需求方面的有效性。 此外DeepSeek 还采用了数据蒸馏技术。这是一种从复杂的大数据集中提炼出高质量训练数据的技术通过数据蒸馏DeepSeek 能够从大量的原始数据中提取出最有价值的信息用于模型训练。这意味着在数据准备阶段不需要像传统方法那样对所有数据进行细致的标注只需要对经过蒸馏处理后的关键数据进行标注即可从而大大减少了数据标注的工作量。在实际应用中比如在自动驾驶领域基于 DeepSeek 技术的自动驾驶系统通过强化学习让模型在模拟环境中不断学习和优化驾驶策略减少了对实际道路数据标注的依赖同时利用数据蒸馏技术从海量的驾驶数据中提取关键信息提高了模型的训练效率和性能。 独特技术特点 与其他 AI 模型相比DeepSeek 具有许多独特的技术特点使其在性能和应用上展现出明显的优势。 首先DeepSeek 的推理能力十分强大。它能够处理复杂的查询和任务通过深入的逻辑分析和推理提供准确的答案和解决方案。在面对一些需要多步骤推理的问题时DeepSeek 能够有条不紊地进行分析逐步推导最终得出正确的结论。例如在解决数学问题时它不仅能够给出正确的答案还能详细地展示解题思路和步骤就像一位专业的数学老师在耐心地讲解题目。在处理实际生活中的问题如制定旅行计划时它会综合考虑交通、住宿、景点等多方面因素为用户制定出合理且个性化的旅行方案。 其次DeepSeek 在自然语言理解与生成方面表现出色。它能够深入理解文本的含义无论是复杂的学术文献、法律条文还是日常的对话交流都能准确把握语义。在语言生成方面它可以生成高质量、连贯且富有逻辑性的文本无论是撰写文章、创作故事还是进行翻译、摘要生成等任务都能轻松应对。与其他模型相比DeepSeek 生成的文本更加自然流畅更符合人类的语言习惯就像出自人类之手。 DeepSeek 还具备出色的跨模态学习能力支持文本、图像、语音等多种模态的数据融合和学习。这意味着它能够从不同类型的数据中获取信息并进行综合分析和理解从而实现更丰富和全面的推理。例如当给定一张图片和一段相关的文字描述时DeepSeek 能够将两者的信息结合起来对图片内容进行更准确的解读或者根据图片和文字生成相关的故事。在智能客服领域它可以同时处理用户的文字提问和语音指令为用户提供更便捷、高效的服务。 值得一提的是DeepSeek 的实时交互与响应速度非常迅速。它能够实现智能助手和聊天机器人的实时自然语言交互快速响应用户的需求。当用户提出问题时DeepSeek 能够在极短的时间内给出回答让用户感受到流畅的交互体验仿佛在与一位反应敏捷的朋友进行对话。 在中文语义理解方面作为中国团队开发的 AIDeepSeek 具有天然的优势。它对中文语境高度敏感能够精准把握本土用户的需求和语言习惯无论是复杂的成语、俚语还是地域性的表达方式都能准确理解和回应。在处理中文文本时它能够更好地理解其中的文化内涵和情感色彩生成的内容也更符合中文的表达习惯这是许多国外 AI 模型所无法比拟的。 另外DeepSeek 的低成本高效率也是其一大显著特点。它通过创新的技术架构和优化的训练算法在降低硬件需求的同时实现了高性能的模型表现。其训练成本相对较低却能达到与其他高成本模型相媲美的性能这使得更多的企业和个人能够使用和受益于 AI 技术为 AI 的普及和应用提供了有力的支持。 DeepSeek 的发展历程回顾 创立背景与团队 DeepSeek 的诞生源于对人工智能技术的深刻洞察和对未来科技发展趋势的精准把握。2023 年 7 月 17 日杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司正式成立幻方量化成为其背后的强大支撑 。幻方量化在量化投资领域积累了丰富的经验和雄厚的技术实力其对人工智能技术的深入研究和应用为 DeepSeek 的发展奠定了坚实的基础。 公司的创始人梁文锋是一位极具创新精神和技术实力的领导者。1985 年出生于广东湛江的他17 岁便凭借优异成绩考入浙江大学电子信息工程专业后又获得浙江大学信息与通信工程专业硕士学位 。在浙大读书期间梁文锋就展现出了对技术的浓厚兴趣和卓越的创新能力他与同学一起组建团队积累市场行情数据、金融市场其他相关数据以及宏观经济等数据为日后在金融和人工智能领域的发展积累了宝贵的经验。毕业后梁文锋投身金融领域创立了幻方量化在量化投资领域取得了巨大的成功。然而他并没有满足于此对人工智能的热爱和对通用人工智能AGI的追求促使他在 2023 年毅然决定创立 DeepSeek开启了在人工智能领域的新征程。 DeepSeek 团队虽然规模不大不到 140 人却汇聚了来自清北等国内顶尖高校的优秀人才 。这些成员大多是 90 后、95 后年轻且富有创造力他们在人工智能领域有着扎实的专业知识和丰富的实践经验。团队成员不仅具备深厚的技术功底还拥有跨学科的知识背景能够从不同的角度思考和解决问题。例如团队中的朱琪豪是莆田一中 2015 届校友北京大学计算机学院 2024 届博士毕业生 。在北大攻读博士期间他师从熊英飞副教授和张路教授研究方向为深度代码学习技术致力于探索程序语言定义与深度学习技术的深度融合。他主导开发的国产开源代码大模型 DeepSeek-Coder-V1达到国际领先水平相关技术广泛应用于反编译、代码分析、代码修复等领域。这些优秀的人才为 DeepSeek 的技术创新和发展提供了源源不断的动力。 模型发布与迭代 自成立以来DeepSeek 始终保持着高速的发展态势不断推出具有创新性和竞争力的模型版本每一次的发布都在人工智能领域引起了广泛的关注和讨论。 2024 年 1 月DeepSeek 发布了 DeepSeek-V1 模型该模型具备强大的编码能力支持多种编程语言和长上下文窗口为软件开发、技术文档处理和教育支持等领域提供了有力的支持 。然而它也存在一些局限性如多模态能力有限推理能力不足。但作为 DeepSeek 的初次亮相它为后续模型的研发和改进奠定了基础。 2024 年上半年DeepSeek 推出了性能强劲的 DeepSeek-V2 系列模型以创新的模型架构和史无前例的性价比火爆出圈其 API 定价仅为 GPT-4 Turbo 的百分之一 。它采用了创新的架构例如注意力机制方面的 MLA多头潜在注意力和前馈网络方面的 DeepSeekMoE 架构等以实现具有更高经济性的训练效果和更高效的推理 。这一模型常用于文本生成、代码生成和智能客服等场景其出现一度引发国内的大模型 “价格战”百度、阿里、字节跳动等大厂纷纷宣布大模型产品降价。梁文锋在接受媒体采访时表示DeepSeek 无意成为行业鲇鱼低价背后是希望算力普惠。 2024 年 9 月发布的 DeepSeek-V2.5 系列模型在数学、代码、写作等方面能力全面提升还支持联网搜索 。这一改进使得模型能够获取更实时的信息为用户提供更准确和全面的回答。然而其 API 不支持联网搜索功能多模态能力仍有限。尽管如此它在教育辅导和代码调试等场景中发挥了重要作用帮助学生更好地学习和理解知识协助开发者更高效地进行代码开发和调试。 2024 年 12 月 26 日DeepSeek-V3 系列模型震撼发布成为了当时人工智能领域的焦点 。该模型总参数达到了 6710 亿评测成绩不仅超越了 Qwen2.5-72B 和 Llama 3.1-405B 等顶级开源模型甚至能和 GPT-4o、Claude 3.5-Sonnet 等顶级闭源模型一较高下 。它的生成速度快开源且支持本地部署适用于智能客服、代码生成和长文本处理等场景 。更令人惊叹的是它仅使用 2048 颗算力稍弱的英伟达 H800 GPU成本约为 557.6 万美元而 OpenAI 的 GPT-4o 训练成本高达 7800 万美元 。这意味着 DeepSeek-V3 以十分之一的成本实现了足以与 GPT-4o 较量的水平打破了人们对大模型训练成本的传统认知展示了 DeepSeek 在技术创新和成本控制方面的卓越能力。 2025 年 1 月 20 日DeepSeek 正式发布推理模型 DeepSeek-R1 系列再次引发了全球 AI 圈的热议 。该模型在数学、代码、自然语言推理等任务上性能比肩 OpenAI o1 正式版 。它在后训练阶段大规模使用强化学习RL技术在仅有极少标注数据的情况下极大提升了模型推理能力 。这一模型的开源生态完善为科研、技术开发和教育等领域提供了强大的支持。例如在科研领域研究人员可以利用 DeepSeek-R1 进行数据分析和模型训练加速科研进展在技术开发中开发者能够借助其强大的推理能力开发出更智能、更高效的应用程序在教育领域它可以作为智能辅导工具帮助学生解决学习中遇到的问题提高学习效果。 DeepSeek 的模型迭代历程是不断创新和突破的过程。每一个新版本的发布都代表着 DeepSeek 在技术上的一次飞跃也为人工智能领域的发展注入了新的活力。通过持续的研发和创新DeepSeek 不断提升模型的性能和应用范围为用户带来更优质的服务和体验也为人工智能技术的普及和应用做出了重要贡献。 广泛的应用场景与实际案例
金融领域应用 在金融领域DeepSeek 的应用为行业带来了诸多变革和创新为金融机构提升效率、优化服务、降低风险提供了有力支持。江苏银行便是较早应用 DeepSeek 大语言模型的金融机构之一。江苏银行依托 “智慧小苏” 大语言模型服务平台成功本地化部署微调 DeepSeek - VL2 多模态模型、轻量 DeepSeek - R1 推理模型 。其中DeepSeek - VL2 多模态模型能够同时处理文本、图像、语音等多种数据类型较单一领域模型部署节约了算力成本为解决金融领域复杂的多模态场景问题如票据识别、合同解析等提供了技术基础。而 DeepSeek - R1 模型在模型规模和性能上具备显著优势为处理复杂任务如风险评估、投资分析和生成高质量文本如报告撰写、合规审查提供了更优解决方案。 在实际应用中江苏银行运用 DeepSeek - VL2 多模态模型实现了合同质检智能化。传统的合同质检模型在面对非制式合同中存在合并单元格、跨页表格等多结构表格内容时识别准确率不足、精度局限。而 “智慧小苏” 通过 DeepSeek - VL2 多模态模型的细粒度文档理解能力有效解决了这些问题将嵌套表格、手写体混合排版等复杂场景的识别成功率提升至领先水平。通过创新的多模态技术与混合专家框架识别综合准确率跃升至 96%较传统方案提升 12 个百分点 。利用识别结果结合外部数据等方式还能智能检测校验合同信息对风险较高的交易提前发出预警有效防范潜在的信贷风险。运用 DeepSeek - R1 推理模型江苏银行实现了托管资产估值对账自动化。传统的资产托管估值对账依赖人工处理每日超 2000 封差异化邮件对 TA 信息、交易信息、估值信息等区分后手工录入比对存在录入工作量大、对账异常回溯困难等问题。而应用 R1 推理模型结合邮件网关解析处理能力实现了邮件分类、产品匹配、交易录入、估值表解析对账全链路自动化处理识别成功率达 90% 以上目前已初步实现业务集中运营按照平均手工操作水平测算每天可节约 9.68 小时工作量 。 海安农商银行则将 DeepSeek 的功能用在了营销过程中。在海安农商银行最近发布的一则文案中该行通过询问 DeepSeek 的方式向用户介绍了银行的具体情况。DeepSeek 从资本实力、市场份额、服务质量、金融产品、社会责任等多个维度对海安农商银行进行分析并做出总结帮助银行更好地向用户展示自身优势提升品牌形象和市场竞争力 。 除了上述应用DeepSeek 在金融领域还可用于智能客服。它具备强大的逻辑推理和自然语言处理能力能使客服对话更自然、精准更好地理解客户问题为客户提供及时、准确的解答和服务。在客户需求挖掘方面DeepSeek 可以整合客户多维度数据包括个人基本信息、财务状况、交易记录、信用记录等深入分析客户的行为模式和需求偏好为金融机构提供有价值的市场洞察帮助其开发更符合客户需求的金融产品和服务 。在风险评估与管理方面DeepSeek 能够更准确地评估客户的信用风险为贷款审批、信用卡额度调整等业务提供依据有效降低金融机构的风险。 日常生活场景 在日常生活中DeepSeek 也展现出了强大的实用性和便捷性为人们的生活带来了诸多便利和乐趣成为了人们生活中的得力助手。 在家庭场景中DeepSeek 可以扮演多种角色。它可以是厨房助手根据用户家中现有的食材为用户生成个性化的菜谱。比如用户告诉它现有鸡蛋 3 个、西红柿 2 个、隔夜米饭并且希望制作一份 15 分钟的快手菜包含主食且不要放葱花DeepSeek 就能迅速生成 “番茄滑蛋烩饭” 的菜谱详细列出制作步骤如 “① 西红柿切块炒出汁 →② 倒入蛋液半凝固时关火 →③ 拌入米饭翻炒 →④ 撒海苔碎装饰”还会给出营养值约 450kcal / 份 。如果用户追问没有海苔怎么办它也能给出可用芝麻、肉松替代或淋半勺香油增香的建议。它还能帮助用户进行烘焙单位换算比如用户输入 “把 8 寸蛋糕配方转为 6 寸原方低筋面粉 120g 鸡蛋 5 个砂糖 100g”DeepSeek 就能自动换算出 “低筋面粉 67g ➜体积≈1/2 杯鸡蛋 3 个需精确到 168g 蛋液砂糖 56g ➜附糖量可减少 20% 建议” 。 在旅行规划方面DeepSeek 能成为贴心的旅行管家。当用户计划带老人和 5 岁孩子周末游杭州并且提出每天步行不超过 8000 步包含亲子互动项目人均预算 500 元不含交通的需求时DeepSeek 可以生成详细的旅行方案如 “【时间指导】09:00 西湖游船选择无障碍码头11:00 浙江省科技馆儿童互动区14:30 茶叶博物馆体验采茶【预算明细】午餐楼外楼→ 人均 80 景点门票 → 免费交通 → 建议租用无障碍电动车” 。它还能根据用户的需求生成行李清单比如用户输入 “/checklist 生成北海道冬季 7 日游行李清单特殊需求有 60 岁高血压患者同行需要滑雪装备建议”DeepSeek 就能给出包含必备物品如血压计、防滑冰爪以及滑雪装备租用建议等内容的智能清单 。 对于职场人士来说DeepSeek 可以帮助撰写工作报告、策划方案等。当用户需要撰写一份月度工作报告时只需向 DeepSeek 提供工作内容、成果、遇到的问题等关键信息它就能生成一份结构清晰、内容详实的工作报告大大节省了撰写时间和精力。在头脑风暴阶段它也能提供创新的思路和建议激发团队的创造力。 在投资理财方面DeepSeek 可以为用户提供市场分析、投资建议等服务。它能分析股市行情、新闻、财报等信息帮助用户了解市场动态做出更明智的投资决策。比如用户想了解某只股票的投资价值DeepSeek 可以综合多方面因素如公司财务状况、行业前景、市场趋势等为用户提供详细的分析和建议 。 在健康管理方面DeepSeek 可以根据用户的身体数据和目标制定个性化的运动计划和饮食方案。例如用户输入 “年龄28 岁 性别女目标3 个月减重 5kg 现有运动每周 1 次瑜伽可用器材跳绳、弹力带”DeepSeek 就能生成 “【第一阶段1 - 4 周】・周一 / 四跳绳间歇训练10 组 ×30 秒・周三瑜伽增加流瑜伽序列・周六家庭 HIIT弹力带深蹲跳【饮食配合】早餐增加 20g 蛋白质摄入” 的运动计划和饮食建议 。如果用户睡眠质量不佳描述自己每天凌晨 1 点睡早晨 7 点起午睡后头疼多梦易醒等问题DeepSeek 可以给出环境优化建议如更换遮光窗帘光照度 5lux作息调整建议如逐步提早入睡每周提前 15 分钟助眠食谱建议如睡前 1 小时饮用小米南瓜粥还能生成白噪音歌单链接雨声 ASMR 。 在教育学习场景中DeepSeek 可以作为学生的智能辅导工具。它可以解答学生在学习中遇到的各种问题无论是数学、物理、化学等理科问题还是语文、英语、历史等文科问题都能给出准确、详细的解答。对于教师来说DeepSeek 可以辅助备课提供教学资料、教学设计思路等还能帮助批改作业提高教学效率 。 在创作赋能方面DeepSeek 更是表现出色。它可以帮助用户创作诗歌、小说、散文等文学作品为用户提供灵感和创意。当用户想要创作一首关于春天的诗歌时DeepSeek 可以根据用户的要求生成富有意境和情感的诗歌。它还能用于广告文案、营销策划等商业创作领域为企业提供有吸引力的宣传文案和创意方案 。 DeepSeek 面临的挑战与未来展望
当下挑战分析 尽管 DeepSeek 在人工智能领域取得了显著的成绩但在其发展过程中也面临着诸多挑战。 在算力方面高端芯片获取受限是 DeepSeek 面临的一大难题。人工智能的发展对算力有着极高的要求而高端芯片作为算力的关键支撑其获取情况直接影响着模型的训练和优化。由于国际形势的变化中国在高端芯片的进口上受到了一定的限制这使得 DeepSeek 在获取英伟达 H100 等高端芯片时面临困难 。虽然 DeepSeek 通过采用国产 AI 芯片如华为昇腾与存量 A100 集群混合训练的方式来缓解算力压力并开发了 “稀疏训练” 和 “模型蒸馏” 技术降低了训练能耗但这仍然在一定程度上影响了模型的训练效率和性能提升。与国际巨头如 OpenAI 依托微软 Azure 的超级计算集群可无限制扩展算力相比DeepSeek 在算力资源上存在明显的劣势。 在国际竞争方面DeepSeek 与国际巨头在生态建设和品牌影响力上存在较大差距。OpenAI、Google DeepMind 等国际巨头在人工智能领域的探索时间久拥有先进的技术架构、大量的研究成果以及广泛的用户基础 。它们在全球范围内构建了完善的生态系统吸引了众多开发者和企业的参与形成了强大的技术和市场壁垒。例如OpenAI 的 ChatGPT 和 GPT 系列模型凭借其领先的技术和庞大的用户群体在全球范围内拥有极高的知名度和影响力其生态系统涵盖了从科研、教育到商业应用等多个领域。而 DeepSeek 虽然在技术上取得了一定的突破但其品牌影响力主要集中在国内在国际市场上的知名度和认可度相对较低。在生态建设方面DeepSeek 的开源社区虽然吸引了一些开发者的参与但与国际巨头相比规模和活跃度还有待提高。 数据安全与生成内容监管也是 DeepSeek 面临的重要伦理风险。随着人工智能技术的广泛应用数据安全和隐私保护成为了社会关注的焦点。DeepSeek 在模型训练和应用过程中需要处理大量的用户数据如何确保这些数据的安全存储、传输和使用防止数据泄露和滥用是 DeepSeek 需要解决的关键问题。生成内容的监管也不容忽视。人工智能生成的内容可能存在虚假信息、误导性内容或违反伦理道德的问题如何对这些生成内容进行有效的监管和审核确保其符合社会价值观和法律法规是 DeepSeek 和整个人工智能行业面临的挑战。微软与 OpenAI 联合调查的疑似 DeepSeek 数据泄露事件虽然尚未确定 DeepSeek 是否直接参与但这一事件无疑给 DeepSeek 敲响了警钟凸显了数据安全管理的重要性。 未来发展方向 面对诸多挑战DeepSeek 也在积极探索未来的发展方向以实现持续创新和突破。 在技术突破方面提升模型效率与通用性、研发新架构是 DeepSeek 的重要目标。模型效率的提升可以降低对算力的需求提高模型的运行速度和响应能力从而更好地满足用户的需求。通用性的提升则可以使模型在不同领域和任务中发挥更大的作用拓展其应用范围。DeepSeek 计划通过不断优化算法、改进模型结构等方式提升模型的效率和通用性。研发新架构也是 DeepSeek 的重点工作之一。新的架构可以带来更好的性能和创新的功能为人工智能的发展开辟新的道路。DeepSeek 将加大在研发方面的投入吸引更多优秀的科研人才加强与高校、科研机构的合作共同探索新的架构和技术推动人工智能技术的进步。 在商业化拓展方面DeepSeek 将深化垂直行业合作探索 C 端产品。目前DeepSeek 已经在金融、医疗等垂直领域取得了一定的应用成果如与江苏银行合作为其提供智能客服、风险评估等解决方案。未来DeepSeek 将进一步加强与各行业的合作深入了解行业需求为不同行业提供定制化的人工智能解决方案帮助企业提升效率、降低成本、创新业务模式。在 C 端产品方面DeepSeek 将结合自身技术优势开发面向个人用户的应用产品如智能助手、智能写作工具等满足用户在日常生活和工作中的需求提升用户体验扩大用户群体提高品牌知名度和市场份额。 全球化布局也是 DeepSeek 未来发展的重要方向。设立海外研发中心可以吸引全球优秀的人才加强与国际科研机构和企业的合作获取最新的技术和市场信息提升 DeepSeek 的技术水平和创新能力。拓展海外市场则可以扩大 DeepSeek 的业务范围提高其在国际市场上的竞争力和影响力。DeepSeek 将根据不同国家和地区的市场特点和需求制定相应的市场策略加强品牌推广和市场开拓逐步在全球范围内建立起完善的销售和服务网络推动人工智能技术在全球的应用和发展。 结语DeepSeek 的深远意义 DeepSeek 的出现为中国人工智能产业的发展注入了强大的动力也为全球人工智能的发展做出了重要贡献。它以卓越的技术创新、广泛的应用场景和迅猛的发展态势在人工智能领域占据了重要的一席之地。 作为中国 AI 创新的杰出代表DeepSeek 充分展示了中国在人工智能领域的技术实力和创新潜力。它的成功让世界看到了中国在人工智能领域的崛起打破了国际巨头在该领域的垄断格局提升了中国在全球 AI 领域的话语权和影响力。DeepSeek 在技术研发上的持续投入和突破为中国人工智能产业的发展提供了宝贵的经验和借鉴激励着更多的中国企业投身于人工智能的创新发展中。 展望未来DeepSeek 有望在人工智能领域继续发挥引领作用不断推动技术创新和应用拓展。随着技术的不断进步和完善DeepSeek 将在更多领域实现深度应用为人们的生活和工作带来更多的便利和创新。在医疗领域它可能会辅助医生进行更精准的疾病诊断和治疗方案制定在教育领域它有望为学生提供个性化的学习辅导和教育资源促进教育公平在交通领域它或许能助力自动驾驶技术的发展提高交通安全性和效率。 DeepSeek 也将面临诸多挑战如算力瓶颈、国际竞争加剧、伦理与监管等问题。但凭借其强大的技术实力、创新能力和团队精神相信 DeepSeek 能够积极应对这些挑战不断实现自我突破和发展。在算力方面DeepSeek 可能会加大与国内芯片企业的合作共同研发适配人工智能应用的国产芯片降低对国外高端芯片的依赖在国际竞争中它将不断提升自身的技术水平和品牌影响力拓展海外市场加强国际合作与交流在伦理与监管方面DeepSeek 会积极参与相关标准和规范的制定加强对数据安全和隐私保护的管理确保人工智能技术的健康发展。 DeepSeek 的发展历程和成就是中国人工智能产业发展的一个缩影。它不仅代表了中国人工智能技术的创新实力更预示着中国在全球人工智能领域的光明未来。相信在 DeepSeek 等优秀企业的引领下中国人工智能产业将迎来更加辉煌的明天为推动全球科技进步和人类社会发展做出更大的贡献。 DeepSeek-R1 发布性能对标 OpenAI o1 正式版 百科知识 DeepSeek-V3 在知识类任务MMLU, MMLU-Pro, GPQA, SimpleQA上的水平相比前代 DeepSeek-V2.5 显著提升接近当前表现最好的模型 Claude-3.5-Sonnet-1022。 长文本 在长文本测评中DROP、FRAMES 和 LongBench v2 上DeepSeek-V3 平均表现超越其他模型。 代码 DeepSeek-V3 在算法类代码场景Codeforces远远领先于市面上已有的全部非 o1 类模型并在工程类代码场景SWE-Bench Verified逼近 Claude-3.5-Sonnet-1022。 数学 在美国数学竞赛AIME 2024, MATH和全国高中数学联赛CNMO 2024上DeepSeek-V3 大幅超过了所有开源闭源模型。 中文能力 DeepSeek-V3 与 Qwen2.5-72B 在教育类测评 C-Eval 和代词消歧等评测集上表现相近但在事实知识 C-SimpleQA 上更为领先。 生成速度提升至 3 倍 通过算法和工程上的创新DeepSeek-V3 的生成吐字速度从 20 TPS 大幅提高至 60 TPS相比 V2.5 模型实现了 3 倍的提升为用户带来更加迅速流畅的使用体验。
发布 DeepSeek-R1并同步开源模型权重。
DeepSeek-R1 遵循 MIT License允许用户通过蒸馏技术借助 R1 训练其他模型。
DeepSeek-R1 上线 API对用户开放思维链输出通过设置 model‘deepseek-reasoner’ 即可调用。
DeepSeek 官网与 App 即日起同步更新上线。
性能对齐 OpenAI-o1 正式版 DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术在仅有极少标注数据的情况下极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上性能比肩 OpenAI o1 正式版。 在此我们将 DeepSeek-R1 训练技术全部公开以期促进技术社区的充分交流与创新协作。
论文链接 https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf 蒸馏小模型超越 OpenAI o1-mini 我们在开源 DeepSeek-R1-Zero 和 DeepSeek-R1 两个 660B 模型的同时通过 DeepSeek-R1 的输出蒸馏了 6 个小模型开源给社区其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1-mini 的效果。 HuggingFace 链接 https://huggingface.co/deepseek-ai 开放的许可证和用户协议 为了推动和鼓励开源社区以及行业生态的发展在发布并开源 R1 的同时我们同步在协议授权层面也进行了如下调整
模型开源 License 统一使用 MIT。我们曾针对大模型开源的特点参考当前行业的通行实践特别引入 DeepSeek License 为开源社区提供授权但实践表明非标准的开源 License 可能反而增加了开发者的理解成本。为此此次我们的开源仓库包括模型权重统一采用标准化、宽松的 MIT License完全开源不限制商用无需申请。
产品协议明确可“模型蒸馏”。为了进一步促进技术的开源和共享我们决定支持用户进行“模型蒸馏”。我们已更新线上产品的用户协议明确允许用户利用模型输出、通过模型蒸馏等方式训练其他模型。
App与网页端 登录DeepSeek官网或官方App打开“深度思考”模式即可调用最新版 DeepSeek-R1 完成各类推理任务。 推理模型 (deepseek-reasoner) deepseek-reasoner 是 DeepSeek 推出的推理模型。在输出最终回答之前模型会先输出一段思维链内容以提升最终答案的准确性。我们的 API 向用户开放 deepseek-reasoner 思维链的内容以供用户查看、展示、蒸馏使用。
在使用 deepseek-reasoner 时请先升级 OpenAI SDK 以支持新参数。
pip3 install -U openai
API 参数 输入参数
max_tokens最终回答的最大长度不含思维链输出默认为 4K最大为 8K。请注意思维链的输出最多可以达到 32K tokens控思维链的长度的参数reasoning_effort将会在近期上线。 输出字段
reasoning_content思维链内容与 content 同级访问方法见访问样例 content最终回答内容 上下文长度API 最大支持 64K 上下文输出的 reasoning_content 长度不计入 64K 上下文长度中
支持的功能对话补全对话前缀续写 (Beta)
不支持的功能Function Call、Json Output、FIM 补全 (Beta)
不支持的参数temperature、top_p、presence_penalty、frequency_penalty、logprobs、top_logprobs。请注意为了兼容已有软件设置 temperature、top_p、presence_penalty、frequency_penalty 参数不会报错但也不会生效。设置 logprobs、top_logprobs 会报错。
上下文拼接 在每一轮对话过程中模型会输出思维链内容reasoning_content和最终回答content。在下一轮对话中之前轮输出的思维链内容不会被拼接到上下文中如下图所示 请注意如果您在输入的 messages 序列中传入了reasoning_contentAPI 会返回 400 错误。因此请删除 API 响应中的 reasoning_content 字段再发起 API 请求方法如访问样例所示。
访问样例 下面的代码以 Python 语言为例展示了如何访问思维链和最终回答以及如何在多轮对话中进行上下文拼接。 非流式
from openai import OpenAI
client OpenAI(api_keyDeepSeek API Key, base_urlhttps://api.deepseek.com)# Round 1
messages [{role: user, content: 9.11 and 9.8, which is greater?}]
response client.chat.completions.create(modeldeepseek-reasoner,messagesmessages
)reasoning_content response.choices[0].message.reasoning_content
content response.choices[0].message.content# Round 2
messages.append({role: assistant, content: content})
messages.append({role: user, content: How many Rs are there in the word strawberry?})
response client.chat.completions.create(modeldeepseek-reasoner,messagesmessages
)
# ...流式
from openai import OpenAI
client OpenAI(api_keyDeepSeek API Key, base_urlhttps://api.deepseek.com)# Round 1
messages [{role: user, content: 9.11 and 9.8, which is greater?}]
response client.chat.completions.create(modeldeepseek-reasoner,messagesmessages,streamTrue
)reasoning_content
content for chunk in response:if chunk.choices[0].delta.reasoning_content:reasoning_content chunk.choices[0].delta.reasoning_contentelse:content chunk.choices[0].delta.content# Round 2
messages.append({role: assistant, content: content})
messages.append({role: user, content: How many Rs are there in the word strawberry?})
response client.chat.completions.create(modeldeepseek-reasoner,messagesmessages,streamTrue
)
# ...详细的 API 调用指南请参考官方文档 https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/guides/reasoning_model
