DeepSeek
这几天上演了一场巨“魔幻”的事件——DeepSeek V3与R1模型的发布的热度以一种不可阻挡的形式爆火出圈，不但 AI 圈内没有人不在讨论着它，还让 OpenAI 等 AI 巨头公司直接慌了！究竟是什么样的原因能让 DeepSeek 引起这么大的风波？我们接着往下看。
DeepSeek（深度求索）是一家专注于人工智能技术研发与应用的创新型企业，成立于2023年7月，由国内知名量化资管公司幻方量化孵化并全资控。DeepSeek 以自然语言处理（NLP）、机器学习、深度学习等核心技术为基础，开发了一系列高效、智能的解决方案。
目前 DeepSeek 一共发布了两款模型，分别是 DeepSeek R1 模型与 DeepSeek V3 模型。DeepSeek V3 采用混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）架构，总参数量达到6710亿，但在每次推理时仅激活其中的370亿参数。这种设计通过“按需调用”专家模块，大幅降低了计算成本，同时保持了高性能。DeepSeek R1 则是基于 V3 架构进一步优化，专注于逻辑推理和问题求解。
技术性突破
DeepSeek官方介绍
DeepSeek 采用了混合专家（Mixture of Experts, MoE）架构，这种架构通过任务分配机制，让不同专家模型处理不同任务，从而提升推理效率并降低计算成。DeepSeek-V3 拥有6710亿参数，但在每次输入时仅激活370亿参。这种动态激活策略显著降低了计算成本，同时保持了高性能。此外，DeepSeek 通过冗余专家部署和 Top-K 路由策略，进一步优化了负载均。
而且 DeepSeek 还引入了多头潜在注意力机制（Multi-head Latent Attention, MLA），通过低秩压缩 Key-Value 矩阵，大幅减少了内存占用，同时提升了模型的推理效。MLA 机制还通过稀疏注意力进一步优化了计算资源的使用，使模型在处理长序列时保持较低的开。DeepSeek 通过强化学习（Reinforcement Learning, RL）和自研数据生成机制，绕开了对外部数据的依。例如，DeepSeek-R1 采用了一种独特的训练方式，让 AI 自己“出题考自己”，通过上百万次对话模拟不断优化推理能。
为了解决 MoE 架构中负载不均衡的问题，DeepSeek 提出了“无辅助损失的负载均衡策略”（Auxiliary Loss-Free Load Balancing），通过动态调整专家的偏置项（bias term）来实现均衡利。此外，DeepSeek 还设计了创新的 DualPipe 算法，通过精细控制分配给计算和通信的 GPU SM 数量，保证计算和通信能够完全重。
DeepSeek 价格对比
DeepSeek的训练成本仅为557.6万美元，远低于其他同类模型（如GPT-4o的3080万美元。其训练过程仅用了不到280万个GPU小时，而GPT-4o则耗时3080万小。DeepSeek通过算法优化和硬件利用效率的提升，大幅降低了使用门槛，推动了开源生态的发。
参数对比
V3 模型参数对比
在模型架构方面，DeepSeek V3 拥有6710亿参数，但每次仅激活370亿参数，采用混合专家（MoE）架构结合多头潜在注意力（MLA）机制，通过稀疏激活和负载均衡技术显著降低了计算成本并优化了推理效率。相比之下，GPT-4o 参数量虽未明确公布，但通常在百亿到千亿级别，基于传统的密集 Transformer 架构，支持 128k 的上下文窗口，适合多轮对话和长文本分析。
在训练策略上，DeepSeek V3 使用14.8万亿标记进行预训练，结合监督微调和强化学习，训练成本约为557.6万美元，使用2048颗英伟达 H800 GPU，训练时间较短。而 GPT-4o 则使用大量多样化数据进行训练，结合监督学习和强化学习，训练成本高达7800万美元，需要10000+张GPU运行数月。
在性能表现方面，DeepSeek V3 在知识问答、长文本处理（如DROP、LongBench v2测评）、代码生成（如Codeforces算法场景）和数学能力（如AIME 2024和CNMO 2024数学竞赛）上表现出色，单次推理成本约为 GPT-4o 的1/100。GPT-4o 则在复杂推理任务、长文本处理（支持128k上下文窗口）、代码生成和数学能力（如AIME 2024数学竞赛）上表现卓越，但推理成本较高，适合对推理能力要求极高的场景。
