“DeepSeek”是什么意思？都在讨论的DeepSeek究竟是啥？

发布人：官方客服发布时间：2025-02-08 20:08 阅读量：4422

“‌DeepSeek”是什么意思？

‌‌‌‌‌‌ ‌ "DeepSeek"是一个中文名称，全称为“杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司”，成立于2023年。该公司专注于开发先进的大语言模型(LLM)和相关技术，特别是在通用人工智能(AGI)的研究与开发方面。

DeepSeek也指由DeepSeek公司开发的、类似于ChatGPT的智能助手。目前，该智能助手在网页端和移动端均已上线。

网页版：打开浏览器，在地址栏输入

https://chat.deepseek.com/ ，就能和它愉快聊天啦。

下载移动端DeepSeek App DeepSeek官方推出了移动端iOS、Android版DeepSeek App，可以去各大手机应用市场搜索“DeepSeek”进行下载使用。

DeepSeek iOS版App下载地址：https://apps.apple.com/cn/app/deepseek/id6737597349 DeepSeek

Android版App下载地址：https://sj.qq.com/appdetail/com.deepseek.chat

App版：在手机的应用商店里搜 “deepseek”，下载安装就行。注意，下载的时候要认准蓝色鲸鱼标志，别下错了。

DeepSeek的模型DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，极大提升了模型推理能力，并在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI O1正式版。

此外，DeepSeek因其成本效益显著，被称为AI界的“拼多多”。‌ 综上所述，DeepSeek‌是一个中国的人工智能初创公司，最近发布了一个名为DeepSeek-R1的AI模型，该模型在逻辑推理和性能上表现出色，甚至可以与OpenAI的ChatGPT相媲美‌。 DeepSeek的名字由“Deep”和“Seek”组成，分别象征“深度学习”和“探索、寻找”，寓意追求突破和创新‌。

DeepSeek-R1模型在多个方面展现了其强大的能力。首先，它在苹果App Store免费榜单上超越了ChatGPT，成为最下载的免费应用‌。此外，DeepSeek-R1在逻辑推理和性能上表现出色，能够快速准确地解决复杂问题，具有很高的应用价值‌。

目前关于DeepSeek的具体功能和详细技术参数尚未完全公开，但根据行业专家的推测，它可能是一种新型的深度学习算法模型，可能在图像识别等领域有显著提升‌。 DeepSeek也可能是某个公司内部的项目代号，尚未完全公开其具体功能和应用场景‌。

都在讨论的DeepSeek究竟是啥？

据介绍，R1模型在技术上实现了重要突破——用纯深度学习方法让AI自发涌现出推理能力，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI的o1模型正式版，且训练成本仅为560万美元，远低于美国科技巨头的数亿美元乃至数十亿美元投入。

市场分析师认为，DeepSeek的模型推出如同一颗“震撼弹”，令市场对美国科技行业的竞争力产生疑虑，导致人工智能主题股票遭抛售。安内克斯理财公司首席经济学家雅各布森表示，人们真正感到诧异的是，像英伟达这样的公司，被认为几乎垄断了人工智能生态系统中的所有芯片，但也许“护城河”并不像人们想象的那么强大，这可能是其股价下跌的原因。

目前，DeepSeek开发的移动应用程序已超越OpenAI的ChatGPT，登顶苹果手机应用商店美国区免费应用榜单。 DeepSeek：性能卓越，用户体验佳 DeepSeek是一款由国内人工智能公司研发的大型语言模型，拥有强大的自然语言处理能力，能够理解并回答问题，还能辅助写代码、整理资料和解决复杂的数学问题。

与OpenAI开发的ChatGPT相比，DeepSeek不仅率先实现了媲美OpenAI-o1模型的效果，还大幅降低了推理模型的成本。

其新模型DeepSeek-R1以十分之一的成本达到了GPT-o1级别的表现，引发海外AI圈的广泛讨论。北京邮电大学人工智能学院人机交互与认知工程实验室主任刘伟介绍，DeepSeek最大的优势在于算法的改进和优化，节省了算力和数据量。

以前如果说OpenAI是“大力出奇迹”，如今DeepSeek则是“小力也可以出奇迹”——小的算力用新的方法也能创造奇迹。

DeepSeek R1 API价格。（图源：DeepSeek）南京大学人工智能学院教授俞扬表示，DeepSeek在算法上进行了相应的优化，使得训练成本大幅降低。开源：未来的发展方向？ DeepSeek采用了完全开源策略，不仅降低了用户的使用门槛，还促进了AI开发者社区的协作生态。通过开源，DeepSeek吸引了大量开发者和研究人员的关注，推动了AI技术的发展。

英伟达AI科学家Jim Fan称赞DeepSeek是“真正开放的前沿研究，赋能所有人”。当然，开源也面临着保护知识产权和开源社区秩序维护等挑战。俞扬表示，开源只是一种商业模式，即便开源项目也拥有版权。

开源与闭源之争，实质上是不同商业模式在特定场景和时代背景下的有效性对比。 DeepSeek的成功被一些人视为中国技术理想主义的体现，甚至被外国人比喻为神秘的东方力量。

但从整个AI大模型产业来看，DeepSeek的成功或许代表了一种全新的发展方向——通过算法优化而非单纯依赖算力和数据量来提升模型性能。这一方向也为AI大模型产业的发展提供了新的思路。

DeepSeek 的技术优势主要体现在以下几个方面

高效的推理能力：采用长链推理（Chain-of-Thought，CoT）技术，能够逐步分解复杂问题，并通过多步骤逻辑推理解决问题，在处理复杂任务时表现出色。例如 DeepSeek-V3 在长上下文理解任务中，尤其是处理 100K 以上上下文的任务中展现出强大的能力。

强化学习的应用：DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模应用强化学习技术，无需依赖大量监督微调（SFT）数据即可显著提升模型的推理能力，既降低了训练成本，又使模型在复杂任务中表现出色。开源与低成本：模型采用开源模式，支持免费商用、任意修改和衍生开发，促进了技术的交流和创新。例如 DeepSeek-R1 的预训练费用仅为 557.6 万美元，远低于同类产品，其 API 定价也很有竞争力。

高性能与低算力需求：通过算法优化，如稀疏计算、动态网络架构、量化技术等，在模型效率上取得显著提升。如 DeepSeek-V3 在推理速度上提升至每秒 89Token，代码生成任务效率提高 3 倍。并且，DeepSeek-V3 首次在千亿级模型上验证了 FP8 混合精度训练，进一步降低了大规模训练成本。

创新的模型架构：DeepSeek-V3 采用了混合专家（MoE）架构，结合 Multi-head Latent Attention（MLA）和 DeepSeekMoE 技术，提升了模型的推理能力和生成效率，还确保了训练过程的稳定性和高效性。多语言和中文优势：在多语言任务中表现出色，尤其在中文处理方面具有独特优势，能够准确把握汉语的语义特征和文化内涵，在中文事实知识和多学科选择题等基准测试中表现优异。

广泛的适用性：模型不仅适用于学术研究，还在教育、医疗、软件开发等多个实际应用场景中表现出色，能为学生制定个性化学习方案，基于它的医疗诊断系统在某些复杂疾病早期筛查中准确率可达 70% 左右。

持续优化能力：团队不断探索优化方向，包括进一步研究 Transformer 架构的局限性、提升数据质量、增强推理能力和探索更全面的模型评估方法，有助于其在未来继续保持技术领先优势。

DeepSeek和其他AI不一样用过其他AI 的朋友都知道，常常得记住一堆专业提示词，并按照特定模板来提问，不然很难得到满意的回答。

但DeepSeek不一样，DeepSeek的核心是推理型大模型，不是指令型大模型。指令型大模型就像刚进公司的新人，你得把任务步骤说得清清楚楚，他才能动手干；DeepSeek 所属的推理型大模型则像经验丰富的老员工，你只要告诉他任务目标，他就能自己琢磨出怎么干，效率超高。