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國產AI新突破！DeepSeek大模型全網爆火，它到底牛在哪里？

來源：責編：時間：2025-01-30 11:42:59 64觀看

導讀在農歷新年之際，當千家萬戶沉浸于節日的喜慶之時，科技界的競爭卻未曾停歇。一家來自杭州的新興企業DeepSeek，以其創新的技術和開源的姿態，在AI大模型領域掀起了一股新的熱潮。DeepSeek近期發布的DeepSeek-V3模型，在多項評

在農歷新年之際，當千家萬戶沉浸于節日的喜慶之時，科技界的競爭卻未曾停歇。一家來自杭州的新興企業DeepSeek，以其創新的技術和開源的姿態，在AI大模型領域掀起了一股新的熱潮。

DeepSeek近期發布的DeepSeek-V3模型，在多項評測中超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等開源模型，性能上與閉源模型GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet不相上下。這一成就迅速吸引了業內人士的廣泛關注。而隨后發布的DeepSeek-R1推理模型，更是在性能上實現了對OpenAI-o1正式版的對標，同時公開了訓練技術并開源了模型權重。

DeepSeek-R1不僅性能卓越，更重要的是，它為用戶提供了免費使用的機會。這一舉措無疑降低了AI技術的門檻，使得更多用戶能夠體驗到AI大模型的魅力。同時，DeepSeek-R1還支持聯網搜索信息，增加了使用的靈活性，使得用戶能夠更便捷地獲取信息并應用于實際工作中。

然而，DeepSeek的爆火也帶來了不小的壓力。隨著大量用戶的涌入，DeepSeek承受了巨大的訪問量和惡意攻擊。盡管如此，DeepSeek團隊依然堅守初心，不斷優化技術和服務，為用戶提供更好的體驗。

DeepSeek的成功，得益于其兩大核心技術：MoE混合專家模型和RL強化學習。MoE架構將復雜問題分解成多個更小、更易于管理的子問題，由不同的專家網絡分別處理，從而大大降低了推理成本。而RL強化學習則完全依賴環境反饋來優化模型行為，使得模型在訓練中自主發展出自我驗證、反思推理等復雜行為，達到ChatGPT o1級別的能力。

除了技術上的創新，DeepSeek還注重用戶體驗。DeepSeek-R1直接將思考過程顯示給用戶，讓用戶能夠直觀感受到大模型技術的實力。這一舉措不僅提升了用戶體驗，也增強了用戶對AI技術的信任感和依賴度。

DeepSeek還開源了全新的視覺多模態模型Janus-Pro-7B。這一模型通過將視覺編碼過程拆分為多個獨立的路徑，解決了以往框架中的局限性，提升了框架的靈活性。Janus-Pro在Geneval和DPG-Bench基準測試中擊敗了Stable Diffusion和OpenAI的DALL-E 3，成為下一代統一多模態模型的有力競爭者。

DeepSeek的崛起，也引起了其他AI大模型領域企業的關注。在DeepSeek發布DeepSeek-V3后不久，阿里通義團隊也帶來了他們的Qwen2.5-Max模型。這一模型使用超過20萬億token的預訓練數據及精心設計的后訓練方案進行訓練，性能表現與DeepSeek V3、GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等業界領先模型相當。

DeepSeek的成功不僅為AI大模型領域帶來了新的思路和技術創新，也推動了整個行業的發展。隨著越來越多的企業加入這一領域，AI技術的門檻將不斷降低，更多用戶將能夠體驗到AI技術的便利和魅力。同時，這也將促進AI技術在更多領域的應用和創新，為人類社會帶來更多的福祉和進步。

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