DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索引擎，结合深度学习与自然语言处理，提供精准、高效的搜索体验。探索DeepSeek，感受未来智能搜索的无限可能！一家人工智能初创企业浅浅扇动两下翅膀，即掀起全球科技界的一阵“海啸”。短短30天，中国初创企业深度求索（DeepSeek）先后发布两款性能比肩GPT-4o的大模型。2月8日，据QuestMobile发布数据显示，DeepSeek在1月28日的日活跃用户数首次超越豆包，随后在2月1日突破3000万大关，成为史上最快达成这一里程碑的应用。

　　价格感人是让DeepSeek快速出圈的第一个标签。DeepSeek-R1的API服务定价为每百万输入tokens 1元（缓存命中）/4元（缓存未命中），每百万输出tokens 16元，而OpenAI的o1模型上述三项服务的定价分别是55元、110元、438元。

　　AI投资机构Menlo Ventures对比谷歌Gemini和DeepSeek-R1后表示，DeepSeek-R1更便宜、上下文更长、推理性能更佳。低成本比肩OpenAI的o1模型，令硅谷的“烧钱模式”一时间遭到猛烈质疑。然而在过去，大模型服务是标准的“一分钱一分货”，想要用上更优性能的产品必须支付更高昂的费用，以覆盖整个模型训练过程中更高算力成本的支出。

　　根据DeepSeek技术报告，DeepSeek-V3模型的训练成本为557.6万美元，训练使用的是算力受限的英伟达H800 GPU集群。相比之下，同样是开源模型的Meta旗下Llama-3.1模型的训练成本超过6000万美元，而OpenAI的GPT-4o模型的训练成本为1亿美元，且使用的是性能更加优异的英伟达H100 GPU集群。

　　ChatGPT横空出世后700多天里，全球人工智能巨头不约而同走上了一条“大力出奇迹”的“暴力美学”路线，参数越“炼”越大，给算力、数据、能耗带来了极大压力。很长一段时间，参数几乎成为大模型厂商比拼的最大焦点。而另辟蹊径的DeepSeek恰巧处于对角线的另一端：并不盲目追求参数之大，而是选择了一条通过探索更高效训练方法以实现性能提升的“小而精”路线，打破了“参数膨胀”的惯性。

　　“DeepSeek出圈，很好地证明了我们的竞争优势：通过有限资源的极致高效利用，实现以少胜多。中国与美国在AI领域的差距正在缩小。”面壁智能首席科学家刘知远说。算力封锁下的有力破局，得益于DeepSeek技术架构、数据策略、工程实践三方面的关键突破。

　　技术架构：重新定义参数效率。传统大模型Transformer架构好比一条承载车辆的高速公路，当车辆（数据）数量足够多的时候，每辆车必须和前后所有车沟通完成才能继续行驶（计算），导致堵车（计算慢、能耗高）。而DeepSeek创新的架构则把一条串行的高速路，变成了一个辐射状的快递分拣中心，先把货物（数据）按类型分类打包，再分不同路线同时出发开往不同目的地，每辆货车（计算）只需选择最短路径。因此既能提高速度又能节约能耗。

　　数据策略：质量驱动的成本控制。传统的数据策略好比去农场随便采捡，常有价值不高的烂菜叶（低质量数据）。而DeepSeek创新的数据蒸馏技术，有针对性地筛选掉质量不高的烂菜叶：一方面自动识别高价值数据片段（如代码逻辑推理链），相比随机采样训练效率提升3.2倍，另一方面通过对抗训练生成合成数据，将高质量代码数据获取成本从每100个tokens的0.8元降低至0.12元。

　　工程实践：架起“超级工厂”流水线。大模型传统的训练方式好比手工造车，一次只能装配一台，效率低下。而DeepSeek的3D并行相当于一方面通过流水线辆车（数据分块处理），另一方面通过张量并行，把发动机拆成零件，分给10个工厂同时生产（模型分片计算）。

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