当我们还在畅想未来人工智能会如何改变生活时，一款名为DeepSeek的国产AI已经在悄悄“出圈”，在国际上都备受瞩目。它究竟有什么过人之处，能在高手如云的AI领域脱颖而出呢？今天，就带大家一起来揭开它的神秘面纱。
先来说说大家都关心的成本问题。大家都知道，训练一个强大的AI模型，那可真是太“烧钱”了！就好比建一座超级豪华的大楼，不仅要采购最先进的建筑材料（硬件设备），还要请专业的设计师和工人（科研人员），更别提大楼里那些珍贵的“宝贝”（数据），每一样都得花大价钱。以前，像OpenAI训练GPT - 4，用了25000张A100英伟达GPU，那成本高得吓人。可咱们的DeepSeek就不一样了，它训练自己的超大规模模型DeepSeek - V3时，只用了2048个英伟达H800 GPU，57天就完成了训练，成本才557.6万美元，差不多只有GPT - 4的十分之一 。这就好比别人开着超级豪车，烧油如流水，DeepSeek却开着一辆节能又高效的“小钢炮”，性价比超高，一下就吸引了众多企业和开发者的目光。
除了省钱，DeepSeek的实力也不容小觑。在数学能力测试中，它就像一个超级学霸。在AIME2024考试里，DeepSeek - R1成绩达到了79.8%，比OpenAI - O1 - 1217还略胜一筹；在MATH - 500考试中，成绩是97.3%，和OpenAI - O1 - 1217不相上下，远超其他模型。在代码竞赛中，它也表现出色，在Codeforces竞赛里，获得了2029 ELO评级，超过了96.3%的人类选手。这就意味着，DeepSeek在处理复杂的数学和代码问题时，和国际顶尖AI一样厉害，甚至更胜一筹。
DeepSeek能这么厉害，离不开它的技术创新。它在算法上不走寻常路，放弃了传统的监督微调（SFT）作为冷启动的方式，而是通过大规模强化学习来直接提升模型的推理能力。就像我们学习新知识，别人还在按部就班地打基础，DeepSeek却找到了一条快速提升的捷径。它采用的群组相对策略优化（GRPO）算法框架，能从群组分数中估算基线，避免使用和策略模型一样大的评估模型，这样既省钱又高效。在处理2024年的AIME数学奥赛试卷时，DeepSeek - R1 - zero的平均pass@1分数从15.6%大幅提升到了71.0%，在多数投票机制下，成功率更是高达86.7%，这进步速度简直像坐火箭！
在模型架构上，DeepSeek也大胆创新。它的最新版本DeepSeek - V3采用了混合专家（Mixture - of - Experts，MoE）架构，拥有6710亿个参数，每个词元（token）激活370亿个参数。这就好比一个大型团队，每个成员都有自己擅长的领域，遇到不同问题，能迅速找到最合适的“专家”来解决，大大提高了工作效率。和传统模型相比，这种架构让DeepSeek - V3在保持高性能的同时，还降低了计算成本，简直是一举两得。
DeepSeek能火，还有一个重要原因，就是它的开源共享策略。它把自己的“秘密武器”——模型源代码、训练数据等，都毫无保留地分享给全球的开发者。就像一个学霸，不仅自己成绩好，还把学习方法和笔记分享给大家，一起进步。UC伯克利团队只用30美元就复现了R1 - zero的部分能力，Huggingface的“OpenR1”项目在开源首日就获得1.9k星标。通过开源，DeepSeek吸引了无数人才和资源，大家一起为它的发展出谋划策，让它变得越来越强大。
在当今数字化时代，AI技术的应用越来越广泛。DeepSeek的出现，正好满足了市场对高效、低成本AI模型的需求。在医疗领域，它能帮医生分析病情、研发新药；在金融领域，能进行风险评估、提供投资建议。这些应用不仅提升了行业效率，也为DeepSeek赢得了广阔的市场。当然，DeepSeek的成功也离不开资本的支持。它的母公司幻方量化，为它提供了强大的硬件和资金支持，还有浙江东方、华金资本等众多投资者助力，让它在发展的道路上一路“开挂”。
DeepSeek的成功，是技术实力、创新精神、开源共享和市场机遇共同作用的结果。它不仅为我们展示了国产AI的强大实力，也为未来AI的发展开辟了新的道路。相信在不久的将来，DeepSeek会给我们带来更多的惊喜。
文/必刷禵