什么是DeepSeek？

什么是DeepSeek？

可能有人会问，不就是我们自主的AI技术吗，现在谁还不知道，需要用你来讲吗？

那么，今天我想给大家带来的是，用所有人都能通俗易懂的方式，说明白其中的技术、原理、优缺点，与其他AI技术的区别，包括对我们身边行业的影响和发展。

DeepSeek，中文名为深度求索，前身是国内幻方量化机构孵化，后专注于大模型技术开发，从2024年初开始，推出V1、V2、V3，再到2025年初的R1版本，因强化学习技术的突破，1/30的训练成本，实现接近了OpenAI-o1的推理能力，这才引发广泛关注，并被大众所熟知。

DeepSeek的核心虽然还是基于Transformer架构，并采用混合专家（MoE）技术提升效率，但在关键创新上，有独到的亮点。

Transformer架构，之前的视频有过讲解，通过注意力机制模拟人类重点记忆模式，这是现代AI的通用底层逻辑，简单来说，就是跟我们人类一样，看一本书，我们不可能一下把所有内容都背下来，但是可以记住里面最重要的部分，AI的逻辑也是如此。

传统的混合专家技术中，每个专家需独立计算注意力机制，这就是为什么之前的AI需要投入大量的算力芯片，就是因为需要所有的专家一同出面，才能帮你更好的解决问题，

但是DeepSeek不同，他的关键突破在于参数共享设计，让所有专家共享基础注意力模块，仅差异化处理专家前馈网络。

简单来说，就是将专家细分至64个专业化子网络，每个专家专注不同任务类型，这样在处理任务的时候，让不同的专家只干自己最擅长的活，其他基础工作大家共用，根据任务类型动态激活相关专家，做到更精细，比如很多网友会发现DeepSeek在处理一些玩梗方面的用词，就是特定语言风格专家的精准调用，比其他AI更有意思。

这也是为什么关注度高的原因之一，以前一提到AI算力，动不动一训练就是需要投入上亿资金，数万GPU集群，但是DeepSeek打破了这种训练门槛，用了更低的成本实现，虽然我们一直被算力芯片卡脖子，但是这也为国产算力适配提供新思路，即便在芯片受限环境下，仍可通过架构优化实现高效计算。

DeepSeek的另一个核心优势，就是开源，早期的AI都是以封闭的，企业如果应用，只能通过调用的API的方式，那么，开源就不一样了，企业不仅可以更低的成本使用，还可以基于企业的具体情况，部署自己独立的大模型，比如现在经常会看到DeepSeek满血版和蒸馏版，其实简单理解，就是一个高配，一个低配，就像玩游戏一样，高配可以享受高画质和游戏细致的光影效果，但是低配版就只能牺牲画质，保证最基础的性能了，一般个人电脑，可以尝试本地部署个1.5B参数模型玩一玩，主要用于学习或是基础编程辅助需求，本地部署优点就是零成本，安全私密，但生成质量有限，个人建议是没必要。

以前的AI大模型只能是具备资金实力的企业才可以，现在通过开源，很多的中小企业也能享受到，定制符合自己的AI应用，相信在不久的时间，一定会遍地开花。包括我们已经看到，很多的大模型企业，以前收费，现在都开始免费了，不能完全说是因为开源引发的连锁反应，但技术成本的下降，一定会给整个行业带来普惠。

对于目前很多企业都公开提到接入和适配DeepSeek概念，我们需要擦亮眼睛，如果只是宣称合作，但没有实际进展的，基本上是属于蹭热度，只有那些真正将AI技术深度融合或是提升企业效率的，才是真实价值的体现。

另外，当前的AI技术还处于蓬勃发展的起步阶段，存在诸多的不确定因素，比如又出来一个颠覆DeepSeek的技术路线，现有优势可能被削弱。