目錄
本文摘要
- 訓練方式的突破
- 強化學習為核心的訓練方法
- 多階段訓練流程（冷啟動、強化學習等）
- 數據蒸餾技術
- 混合專家模型（MoE）應用
- 規則獎勵系統
- 技術突破與成本降低
- 高效的推理表現
- 訓練成本大幅降低
- API 服務價格優勢
- 資源使用效率提升
- 產業影響
- 挑戰傳統 Scaling Law
- 引發市場價格戰
- 加速 AI 生態分化
- 促進 AI 應用普及
- 對英偉達的影響
- 商業模式與未來發展
- 開源策略
- 技術生態建設
- AI 應用落地加速
- Agent 模式發展
- 數據價值提升
DeepSeek 近期在全球 AI 領域引發了廣泛關注，其技術突破不僅在於模型性能的提升，更在於其創新的訓練方法和對成本的有效控制。DeepSeek 的出現，對既有的 AI 產業格局產生了深遠的影響，也為 AI 的未來發展指明了新的方向。
一、訓練方式的突破
DeepSeek-R1 系列模型最大的突破在於其對強化學習的深度應用。不同於傳統的大型語言模型 (LLM) 依賴監督微調 (SFT)，DeepSeek-R1-Zero 直接通過大規模的強化學習進行訓練，自主探索推理模式。這種方法讓模型能夠自發發展出自我驗證、反思和多步驟規劃等能力。
DeepSeek-R1 採用多階段訓練流程，包括冷啟動監督微調、強化學習、拒絕採樣和全場景強化學習。冷啟動階段幫助模型建立基本推理模式，強化學習提升推理能力，拒絕採樣保證輸出品質，而全場景強化學習則使模型在所有場景下都能滿足人類偏好。
DeepSeek 還將大型模型的推理模式蒸餾到小型模型中，並開源了多個不同參數規模的蒸餾模型。這些小型模型在多個基準測試中表現出色，證明了即使參數較少的模型也能取得優異的推理表現。
DeepSeek-R1 基於 DeepSeek-V3-Base 模型，這是一個具有 16 個專家網路的混合專家模型，每個網路都是針對特定領域的子模型，通過動態激活機制，更有效地解決複雜問題。
DeepSeek 採用基於規則的獎勵系統，通過不斷告訴模型「什麼是好」來訓練模型，並通過大量訓練來實現更好的推理效果。
二、技術突破與成本降低
DeepSeek-R1 在數學、程式碼和推理任務上的表現可與 OpenAI o1 相媲美，甚至在某些基準測試中超越了 GPT-4o。
DeepSeek-V3 使用 2048 塊 GPU 訓練了 671B 參數的模型，成本僅為 557.6 萬美元，遠低於同等規模模型的訓練成本。
DeepSeek-R1 的 API 服務定價遠低於 OpenAI o1，例如輸出 API 價格僅為其 3%。DeepSeek Reasoner 每百萬輸入 token 成本為 0.55 美元，每百萬輸出 token 成本為 2.19 美元，相比 OpenAI o1 的成本大幅下降。
DeepSeek 通過重新設計訓練流程，在保持高準確性的同時，顯著降低了內存佔用和計算開銷，使得使用少量低端 GPU 就能實現高端 GPU 的性能。
三、對其他 AI 大模型及相關公司的影響
DeepSeek 的成功證明了在「大力出奇跡」的 Scaling Law 之外，AI 大模型還有另一條制勝之道，即調整改變大模型的基本結構，並有效利用有限的資源。
DeepSeek 的低價策略引發了各家大模型的價格戰，促使其他大廠紛紛公告大模型降價。
DeepSeek 的開源策略加速了 AI 生態的分化，讓其他晶片廠商有機會將 DeepSeek 集成到自己的平臺中，對英偉達的 CUDA 生態造成了潛在威脅。
DeepSeek 模型更小的參數量和更低的推理成本，將有助於 AI 應用的普及，降低各領域的落地門檻。
DeepSeek 通過算法創新降低了對高算力的依賴，這對以算力為核心的英偉達構成了挑戰。
Meta 公司已開設多個研究小組，試圖了解 DeepSeek 的工作原理，以及如何降低訓練和運行模型的成本。
四、商業模式的改變與未來發展
DeepSeek 堅定選擇開源路線，將程式碼、模型權重和訓練日誌全部公開，這是一種文化行為，而非商業行為。
DeepSeek 認為建立強大的技術生態比閉源更重要，並通過開源策略來構建更加開放和包容的 AI 生態。
隨著模型性價比的持續提升，AI 應用有望加速在各領域落地，例如企業管理、教育、辦公和金融等。
Agent 模式有望成為所有互聯網用戶的數字助手，在更長的任務流程、更好的場景理解和更高的自主能力方面展現應用價值。
DeepSeek 的成功證明了資料的重要性，特定的資料是進一步挖掘模型能力的關鍵。未來，資料將成為 AI 模型發展的重要因素。
總結
DeepSeek 的出現不僅是一項技術突破，更是一場 AI 產業的變革。其創新的訓練方式、高效的成本控制和開源策略，對既有的 AI 產業格局產生了深遠的影響。DeepSeek 的成功啟示我們，AI 的發展不僅僅依賴於算力堆砌，更需要技術創新和生態建設。未來，隨著 AI 技術的不斷進步和應用普及，DeepSeek 將有望引領 AI 領域的創新浪潮。
文章評論