一文读懂DeepSeek：AI领域的低成本颠覆者如何改变未来？

在AI领域，普遍认为大语言模型需要投入巨大的资金。近期特朗普总统宣布的5000亿美元“AI星际门计划”就是例子。

然而，DeepSeek打破了这一传统观念。2025年1月20日，DeepSeek发布了其R1大型语言模型，成本仅为其他供应商的极小部分。更引人注目的是，DeepSeek将其R1模型开源，用户可以免费使用。

发布后的几天里，DeepSeek的AI助手迅速登上了苹果App Store排行榜，甚至超越了OpenAI的ChatGPT应用。DeepSeek在用户活跃度和受欢迎度上的快速上升，引发了Nvidia股市的暴跌，投资者开始质疑美国大型AI公司在市场中的价值。

什么是DeepSeek？

DeepSeek成立于2023年，总部位于中国杭州，由浙江大学毕业生梁文峰创办。梁文峰同时还是中国对冲基金High-Flyer的共同创始人，该基金持有DeepSeek。目前，DeepSeek作为High-Flyer旗下的独立AI研究实验室运营。公司并未披露其融资总额和估值。

DeepSeek专注于开发开源的大型语言模型（LLM）。公司的第一个模型于2023年11月发布，随后公司对其核心LLM进行了多次迭代，发布了多个不同版本。然而，直到2025年1月发布的R1推理模型才让DeepSeek在全球范围内声名鹊起。

DeepSeek为其模型提供了多种服务，包括Web界面、移动应用和API访问。

DeepSeek的训练创新

DeepSeek在训练其R1模型时采用了与OpenAI不同的方法。这种训练方式不仅大大减少了所需的时间和AI加速器数量，还大幅降低了开发成本。DeepSeek的目标是实现人工通用智能（AGI），其在推理能力方面的进展标志着AI发展的重要突破。

在一篇研究论文中，DeepSeek详细介绍了其R1模型中的几项重要创新，这些创新让模型变得更智能、更高效。

DeepSeek使用了一种叫做“强化学习”的技术，简单来说，就是让AI通过不断尝试和反馈来学习如何更好地完成任务。这种方法特别适合解决需要逻辑推理的问题，比如数学题或复杂的决策任务
为了让AI学得更快更好，DeepSeek设计了一套“奖励机制”。你可以把它想象成给AI设定了一个“积分系统”——当AI做对了事情，就会得到奖励；做错了，就没有奖励。这种基于规则的奖励系统比传统的AI奖励机制更高效，能帮助AI更快地掌握复杂任务。
DeepSeek还把复杂的AI模型“压缩”成一个更小、更高效的版本。这样一来，模型只需要1.5亿个参数就能完成原本需要更大模型才能完成的任务，既节省资源又提高了效率。
通过强化学习，AI能够自动发现一些复杂的推理模式，而不需要程序员手动教它。就像小孩子通过玩积木慢慢学会搭建复杂的结构一样，AI也能通过不断学习，自己“悟出”一些高级的解题方法。

这些创新让DeepSeek的R1模型不仅更聪明，还更高效，能够在更短的时间内完成复杂的任务，同时节省大量的计算资源。

DeepSeek迄今推出的大语言模型

自公司成立以来，DeepSeek已经发布了一系列生成性AI模型。随着每一代新模型的推出，DeepSeek致力于提升其模型的能力和性能：

DeepSeek Coder：2023年11月发布，专为编码任务设计的开源模型。
DeepSeek LLM：2023年12月发布，公司的首个通用模型版本。
DeepSeek-V2：2024年5月发布，第二代LLM，着重于性能提升和降低训练成本。
DeepSeek-Coder-V2：2024年7月发布，这是一款236亿参数的模型，提供128,000个令牌的上下文窗口，旨在处理复杂的编码任务。
DeepSeek-V3：2024年12月发布，使用专家混合架构，能够处理一系列任务。该模型具有671亿个参数，并支持128,000个令牌的上下文窗口。
DeepSeek-R1：2025年1月发布，基于DeepSeek-V3，专注于高级推理任务，与OpenAI的O1模型直接竞争，并且保持显著的低成本优势。该模型同样具有671亿个参数，且上下文长度为128,000。
Janus-Pro-7B：2025年1月发布，这是一款视觉模型，能够理解并生成图像。

DeepSeek与ChatGPT：两者的对比

与Chatgpt对话，你给它设定一个场景，ChatGPT便会根据你设计的提示生成对应的文本，它更注重的是上下文的连贯性和语言的风格。ChatGPT就像一个“话语大师”，它擅长理解和生成流畅的语言。无论是写文章、生成对话，还是提供建议，它都能根据你的输入提供连贯、有逻辑的内容。

而DeepSeek的提示词，你需要给它明确、清晰的任务说明，DeepSeek通过提取结构化数据并根据需求精准生成结果。它关注的是如何高效完成任务，而不是语言风格。

DeepSeek不是通过语言去生成故事，而是通过数据来解答问题，像一个高效的侦探，快速把问题的关键要素从复杂的数据中抽丝剥茧。

基于两者技术上的不同， ChatGPT适合创意写作、客服对话和内容生成等场景。它更像是内容创作者的好帮手，可以帮你写文章、生成对话、设计广告语等。更适合大众需求，通用知识。

DeepSeek则适用于编码任务、数据分析、知识挖掘、智能推荐等场景。它像是商业分析师和数据科学家的组合，帮助你从大量数据中提取信息，生成报告、趋势分析等。甚至部分模型版本为开源，方便使用和定制。针对特定领域有更强的能力。

如何使用Deepseek?

用户可以通过以下几种渠道访问DeepSeek：

Web接口：可以直接与模型进行交互。

API集成：开发者可以将DeepSeek集成到自己的应用程序中。

开源实现：如果你想在本地运行或修改模型，可以选择开源版本。

在营销领域的应用

无论是提升营销效率、拓展国际市场，还是优化商业决策，DeepSeek都能让复杂的工作变得简单高效，助力企业在竞争中赢得先机。

在营销中，它是创意大师，能生成吸引人的广告文案、对广告优化，提高投入产出比。
在跨境业务中，它是语言专家和文化顾问，提供实时翻译、本地化内容。
在商业分析中，从海量信息中提取关键洞察，生成可视化报告，预测市场趋势。

DeepSeek被禁止使用的国家和地区有哪些？

全球多个国家和组织已经封锁了DeepSeek，理由是伦理、隐私和安全问题。由于所有用户数据都存储在中国，最大担忧是数据泄露给中国政府。此外，DeepSeek的LLM还使用了中国的世界观，这在中国紧张的地缘政治背景下可能带来问题。

以下是已封锁DeepSeek的国家和组织：

澳大利亚政府机构
印度中央政府
意大利
美国国家航空航天局（NASA）
韩国工业部
台湾政府机构
德克萨斯州政府
美国国会
美国海军
美国国防部

故障排除与常见问题

尽管DeepSeek是一个强大的工具，但你可能会遇到一些挑战。以下是如何解决常见问题的方法：

1. 搜索结果慢

原因可能是因为网络延迟、缓存过多或查询条件过于复杂。解决方法：

清除缓存：定期清理浏览器或应用程序缓存，以提升加载速度。
优化查询条件：使用更具体的关键词，避免过于宽泛的搜索词。
检查网络连接：确保您的网络环境稳定，尝试切换网络或使用有线连接。

2. 数据不相关

原因或许是搜索参数过于宽泛或筛选条件设置不当。解决方法：

精炼搜索参数：使用更精确关键词，并结合布尔运算符（如AND、OR、）来缩小搜索范围。
使用筛选器：通过日期、类别、相关性等筛选器进一步优化搜索结果。
尝试高级功能：使用DeepSeek的语义搜索功能，根据上下文意义而非关键词匹配来获取更相关的结果。

3. 服务器超载或响应缓慢

由于DeepSeek用户量激增，服务器负载过高。解决方法：

避开高峰时段：尝试在非高峰时段使用DeepSeek，例如清晨或深夜。
使用本地化服务：如果DeepSeek支持区域服务器，选择离您地理位置更近的服务器以减少延迟。
联系支持团队：如果问题持续，建议联系DeepSeek客服获取进一步帮助。

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