2025-03-16 08:30:02
出品：
作者：王琛（中国科学院计算技术研究所在读博士）
监制：中国科普博览
编者按：为展现智能科技动态，前沿科技项目推出“人工智能”系列文章，一窥人工智能前沿进展，回应种种关切与好奇。让我们共同探究，迎接智能时代。
最近，DeepSeek作为AI界一位“新顶流”，凭借强大的功能(néng)在(zài)社(shè)交(jiāo)媒(méi)体(tǐ)上(shàng)引(yǐn)发(fā)热(rè)议(yì)。有(yǒu)人(rén)说(shuō)它(tā)是(shì)未(wèi)来(lái)的(de)生(shēng)产(chǎn)力(lì)工(gōng)具(jù)，有(yǒu)人(rén)好(hǎo)奇(qí)它(tā)能(néng)为(wèi)生(shēng)活(huó)带(dài)来(lái)哪(nǎ)些(xiē)改(gǎi)变(biàn)，也(yě)有(yǒu)人(rén)担(dān)心(xīn)它(tā)会(huì)抢(qiǎng)走(zǒu)自(zì)己(jǐ)的(de)饭(fàn)碗(wǎn)……
为(wèi)了(le)让(ràng)大(dà)家(jiā)更(gèng)加(jiā)了(le)解(jiě)这(zhè)个(gè)备(bèi)受(shòu)关注(zhù)的(de)智(zhì)能(néng)帮(bāng)手(shǒu)，我(wǒ)们(men)邀(yāo)请(qǐng)了(le)中(zhōng)国(guó)科(kē)学院计算技术研究所在读博士王琛，用10个问题全面解(jiě)答(dá)关于(yú)DeepSeek的(de)核(hé)心(xīn)原(yuán)理(lǐ)、使(shǐ)用技巧以及未来趋势等疑问。无论是AI小白还是科技达人，这篇文章都能为你答疑解惑！让我们一起看看，这个“智能帮手”能否成为我们生活中的真正伙伴吧！
DeepSeek在春节期间受到全球的关注，现在许多平台都表示已经接入DeepSeek大模型，它究竟是什么？
DeepSeek是一家位于杭州的人工智能初创公司，由幻方量化联合创始人梁文峰于2023年7月创立，专注于大语言模型的研发。
在春节前，DeepSeek相继发布了两款同名的开源大语言模型：DeepSeek-V3（2024年12月26日）和DeepSeek-R1（2025年(nián)1月(yuè)20日(rì)）。它(tā)们(men)的(de)性(xìng)能(néng)可(kě)以(yǐ)与(yǔ)OpenAI的(de)闭(bì)源(yuán)模(mó)型(xíng)GPT-4o和(hé)o1等(děng)其(qí)它(tā)大(dà)语(yǔ)言(yán)模(mó)型(xíng)相(xiāng)媲(pì)美(měi)，且(qiě)成(chéng)本(běn)明(míng)显(xiǎn)低(dī)于(yú)其(qí)它(tā)模(mó)型(xíng)。
DeepSeek-V3模(mó)型旨在提供高性价比的服务，能够快速地响应用户的需求，满足自然语言处理、问答翻译、内容生成等日常任务的需求。DeepSeek-R1模型专注于复杂的推理任务，特别是在数学问题、代码生成、逻(luó)辑(ji)推(tuī)理(lǐ)等(děng)领(lǐng)域具(jù)有(yǒu)更(gèng)强(qiáng)的(de)能(néng)力(lì)，但(dàn)响(xiǎng)应(yīng)时(shí)间(jiān)也(yě)相(xiāng)对(duì)较(jiào)长(zhǎng)。
DeepSeek为(wèi)什(shén)么(me)会(huì)受(shòu)到(dào)如(rú)此(cǐ)大(dà)的(de)关注(zhù)？
DeepSeek-V3和(hé)DeepSeek-R1在(zài)春(chūn)节(jié)前(qián)发(fā)布(bù)后(hòu)，凭(píng)借(jiè)其(qí)与(yǔ)OpenAI为(wèi)首(shǒu)的(de)顶尖大模(mó)型(xíng)相(xiāng)当(dāng)的(de)性(xìng)能以及低廉的训练成本和推理费用，迅速引发了全球的广泛关注。DeepSeek的高性价比挑战了美国大模型的垄断地位，它的推出使得更多企业和用户能够以更低的价格体验到最先进的AI成果。
DeepSeek开源了其技术细节和模型权重，使得更多人能够利用其成果进行创新和研发。与此同时，DeepSeek还免费开放了在线服务，吸引了大量用户体验，形成了前所未有的热潮。在DeepSeek-R1正式发布7天后，DeepSeek超越ChatGPT登上了AppStore免费应用下载排行榜的榜首。DeepSeek的成功标志着中国在AI领域的重大进展，提升了中国在全球AI技术竞争中的地位。目前，多个企业和高校已经开始自主部署DeepSeek模型，进一步证明了它的广泛应用潜力。
它为什么能用这么低的成本、这么有限的算法实现这么强大的能力？是只在中文表达上强大，还是各种性能都还不错？
DeepSeek能够以较低的训练成本实现强大的能力，主要得益于DeepSeek长期以来在模型架构和算法层面的持续创新。
具体来说，DeepSeek通过使用混合专家架构（MoE）和多头潜在注意力（MLA）等技术有效降(jiàng)低(dī)了(le)推(tuī)理(lǐ)成(chéng)本(běn)。同(tóng)时(shí)，借(jiè)助(zhù)数(shù)据(jù)蒸(zhēng)馏(liú)、分布式训练优化、以及硬件层面的精细调优，DeepSeek进一步提升了资源利用率，从而降低了训练成本。多种创新的优化技术的融合使得DeepSeek在仅拥有较低的训练和推理成本的同时，能够提供强大的性能。
在中文的理解和应用方面，DeepSeek有着突出的表现，它不仅能够理解古文，创作诗词，还能准确掌握时下流行的网络用语。而相比之下，ChatGPT的中文虽然语法通顺，却显得较为生硬。不过，DeepSeek的(de)强大能力并不仅限于中文表达，在官方公布的多项标准评测中，DeepSeek在英文、百科知识、长文本、代码、数学能力等领域均达到了顶尖水平。
DeepSeek在不同领域的性能表现
（图片来源：参考资料2）
在AI的范畴内，使用中文是否代表着更高的效率？
在AI领域，“效率”更高往往意味着处理速度更快，或者理解的准确性更高，或者生成的内容质量更好。
首先，中文和英文在结构上有很多不同。中文是表意文字，一个字可以表达很多意(yì)思(sī)，而(ér)英(yīng)文是(shì)字(zì)母(mǔ)文字(zì)，每(měi)个(gè)单(dān)词由(yóu)多(duō)个(gè)字(zì)母(mǔ)组(zǔ)成(chéng)。中(zhōng)文相(xiāng)比(bǐ)英(yīng)文在(zài)表(biǎo)达(dá)上(shàng)更(gèng)简(jiǎn)洁(jié)、高(gāo)效(xiào)，信(xìn)息(xi)密(mì)度(dù)更(gèng)高(gāo)。在(zài)表(biǎo)达(dá)相(xiāng)同(tóng)的(de)意(yì)思(sī)时(shí)，中(zhōng)文往(wǎng)往(wǎng)能(néng)更(gèng)简(jiǎn)洁(jié)地(de)传(chuán)达(dá)内(nèi)容(róng)。因(yīn)此(cǐ)在(zài)AI领(lǐng)域，使(shǐ)用(yòng)中(zhōng)文可(kě)以(yǐ)提(tí)高(gāo)表(biǎo)达(dá)效(xiào)率(lǜ)，进(jìn)而(ér)降低成本。
但同时，中文多样的语义和复杂的语法结构也(yě)对(duì)AI的(de)理解能力提(tí)出(chū)了(le)挑(tiāo)战(zhàn)。比(bǐ)如，在中文中(zhōng)，“花(huā)”可以是植物，也可以是花费，这可能让AI在理解上下文时更难。而英文虽然也有同义词和多义词的问题，但结构上可能更清晰一些。所以，处理中文的时候，AI需要更多的上下文信息来准确理解意(yì)思(sī)。
此外，数据量和模型的设计与优化也应当纳入考虑范围。如果AI模型在训练时使用了大量的中文数据，那么它可能在处理中文任务时表现更好。反过来，如果数据主要来自英文或者其他语言，那么AI在处理这些语言的时候效率可能会更高。某些模型可能是专门为某种语言而设计的，在这种情况下，在该语言上的效率自然就会更高。
关于中文在AI领域是否具有显著的优势，目前尚无定论，未来如何挖掘中文的潜在优势可能将成为重要的研究方向。
为什么在回答用户问题的时候，DeepSeek可以展示其“深度思考过程”？
DeepSeek-R1在回答用户问题时可以展示其深度思考过程是因为它使用了思维链（Chain of Thought, CoT）技术。思维链技术模仿人类的思考方式，它要求模型将复杂任务分解成简单步骤然后再逐步解决，从而增强模型在复杂推理任务中的能力。
OpenAI的o系列模型也使用了思维链技术，但OpenAI并未向用户公开模型的原始思维链，而是仅提供了一个思维链的总结。而DeepSeek-R1作为开源模型，则完全开放了思维链，用户可以清晰地看到模型在解决问题时的全部推理过程。
ChatGPT与DeepSeek分别有哪些特点？它们是否代表AI大模型以后的(de)两(liǎng)种(zhǒng)发(fā)展(zhǎn)方(fāng)向(xiàng)，还(hái)是(shì)会(huì)融(róng)合(hé)发(fā)展(zhǎn)？
ChatGPT基(jī)于(yú)OpenAI的(de)GPT系(xì)列(liè)模(mó)型(xíng)，使(shǐ)用(yòng)了(le)大(dà)量(liàng)多(duō)语(yǔ)言(yán)数(shù)据(jù)进(jìn)行(xíng)训(xun)练(liàn)，支(zhī)持多语言、多模态，能够跨语言和跨领域提供服务。作为闭源模型，它由OpenAI为用户提供在线服务。
DeepSeek则在中文领域进行了优化，拥有较低的训练和推理成本。DeepSeek是开源模型，用户可以根据需要自行部署并进行定制化修改。目前它们的技术架构和市场定位都有所不同，但随着技术的发展，未来可能会出现更多相互借鉴融合的趋势，例如DeepSeek可能会借鉴ChatGPT的多模态能力，ChatGPT也可能会优化其本地化服务以应对DeepSeek等竞争对手的挑战。
DeepSeek发布的是开源模型，开源以后，后面应当如何保持领先？
DeepSeek的创始人梁文锋表示，现在的生成式人工智能并不是终点，未来的目标是朝着实现通用人工(gōng)智(zhì)能(néng)迈(mài)进(jìn)。在(zài)AI技(jì)术(shù)快(kuài)速(sù)发(fā)展(zhǎn)的(de)当(dāng)下(xià)，大(dà)家(jiā)都(dōu)没(méi)有(yǒu)碾(niǎn)压(yā)对(duì)手(shǒu)的(de)技(jì)术(shù)优(yōu)势(shì)，即(jí)使(shǐ)闭(bì)源(yuán)也(yě)无(wú)法(fǎ)阻(zǔ)止(zhǐ)被(bèi)别(bié)人(rén)赶(gǎn)超(chāo)。为(wèi)了(le)应(yīng)对(duì)这(zhè)一(yī)挑(tiāo)战(zhàn)，他(tā)们(men)希(xī)望(wàng)将(jiāng)价(jià)值(zhí)沉(chén)淀(diàn)在(zài)团(tuán)队(duì)的(de)成(chéng)长(zhǎng)之(zhī)中(zhōng)，通(tōng)过(guò)持(chí)续(xù)的(de)创(chuàng)新(xīn)来(lái)保(bǎo)持(chí)领(lǐng)先(xiān)。开(kāi)源(yuán)的(de)决(jué)策(cè)正(zhèng)是(shì)基(jī)于(yú)这(zhè)一(yī)考(kǎo)量(liàng)，开(kāi)源(yuán)可(kě)以(yǐ)打(dǎ)破(pò)技(jì)术(shù)垄(lǒng)断(duàn)，降(jiàng)低(dī)技(jì)术(shù)门(mén)槛(kǎn)，激(jī)发(fā)更(gèng)广(guǎng)泛(fàn)的(de)技(jì)术(shù)合(hé)作(zuò)与(yǔ)创(chuàng)新(xīn)。开(kāi)源(yuán)能(néng)够(gòu)吸(xī)引(yǐn)更(gèng)多(duō)的(de)开(kāi)发(fā)者(zhě)共(gòng)同(tóng)参(cān)与(yǔ)贡(gòng)献(xiàn)，构(gòu)建(jiàn)一(yī)个(gè)开(kāi)放(fàng)与(yǔ)多(duō)元(yuán)化(huà)的(de)技(jì)术(shù)发(fā)展(zhǎn)环(huán)境(jìng)。DeepSeek希(xī)望(wàng)通(tōng)过(guò)这(zhè)种(zhǒng)方(fāng)式(shì)推(tuī)动(dòng)技术的长远发展，保持领先地位，成为AI技术的引领者。
打开使用页面，有“深度思考（R1）”和“联网搜索”选项，二者在使用上有何区别？如何能更好(hǎo)地(de)使(shǐ)用(yòng)这(zhè)种(zhǒng)推(tuī)理(lǐ)型(xíng)大(dà)模(mó)型(xíng)？
打(dǎ)开(kāi)深(shēn)度(dù)思(sī)考(kǎo)（R1）选(xuǎn)项(xiàng)后(hòu)，后(hòu)台(tái)会(huì)切(qiè)换(huàn)到(dào)DeepSeek-R1模(mó)型(xíng)，这(zhè)个(gè)模(mó)型(xíng)专(zhuān)注(zhù)于(yú)需(xū)要复杂推理的场景，如数学或编程方面的问题。它能够展示详(xiáng)细(xì)的(de)思(sī)维(wéi)过(guò)程(chéng)，提(tí)供(gōng)推(tuī)理(lǐ)步(bù)骤(zhòu)与(yǔ)最(zuì)终(zhōng)结(jié)果(guǒ)。
联(lián)网(wǎng)搜(sōu)索(suǒ)选(xuǎn)项(xiàng)则(zé)允(yǔn)许(xǔ)模(mó)型(xíng)获(huò)取(qǔ)实(shí)时(shí)互(hù)联(lián)网(wǎng)搜(sōu)索(suǒ)的(de)结(jié)果(guǒ)，适(shì)用(yòng)于(yú)时(shí)效(xiào)性(xìng)较(jiào)强(qiáng)、需(xū)要(yào)获(huò)取(qǔ)最(zuì)新(xīn)信(xìn)息(xi)的问题，模型可以根据搜索结果提供实时更新的答案。
在使用深度思考（R1）功能时，在提问中用户无需额外引导模型进行思考，只需要明确表达自己的需求，避免模糊不清的表述，以便模型更好地理解并提供准确的答案。在(zài)深(shēn)度(dù)思(sī)考(kǎo)模(mó)式(shì)下(xià)，除(chú)了(le)模(mó)型(xíng)的(de)最(zuì)终(zhōng)答(dá)案(àn)外(wài)，用(yòng)户(hù)还(hái)可(kě)以(yǐ)关注(zhù)模(mó)型(xíng)给(gěi)出(chū)的(de)思(sī)考(kǎo)过(guò)程(chéng)，从(cóng)而(ér)更(gèng)好(hǎo)地(de)掌(zhǎng)握(wò)解(jiě)决(jué)问(wèn)题(tí)的(de)详(xiáng)细(xì)方(fāng)法(fǎ)。
哪(nǎ)些(xiē)领(lǐng)域的(de)工(gōng)作(zuò)受(shòu)到(dào)DeepSeek的(de)可(kě)能(néng)冲(chōng)击(jī)最(zuì)大(dà)，甚(shén)至(zhì)能(néng)被(bèi)取(qǔ)代(dài)？
DeepSeek等(děng)大(dà)语(yǔ)言(yán)模(mó)型(xíng)可(kě)能(néng)会(huì)对(duì)那(nà)些(xiē)依(yī)赖(lài)信(xìn)息(xi)检(jiǎn)索(suǒ)、数(shù)据(jù)分(fēn)析(xī)、重(zhòng)复(fù)性(xìng)高(gāo)且(qiě)目(mù)标(biāo)明(míng)确(què)的(de)行(xíng)业(yè)产(chǎn)生(shēng)冲(chōng)击(jī)。例(lì)如(rú)内(nèi)容(róng)创(chuàng)作(zuò)、数(shù)据(jù)处(chù)理(lǐ)、翻(fān)译(yì)校(xiào)对(duì)、人(rén)工(gōng)客(kè)服(fú)、人(rén)力(lì)资(zī)源(yuán)管(guǎn)理(lǐ)和(hé)财(cái)务(wu)审(shěn)计(jì)等(děng)领(lǐng)域，可(kě)能(néng)会(huì)被(bèi)自(zì)动(dòng)化(huà)的(de)AI技(jì)术(shù)所(suǒ)替(tì)代(dài)。AI可(kě)以(yǐ)高效地完成用户需求的任务，从而减少对人工的依赖。
然而，对于一些需要创造性、情感智力和人际沟通的工作来说，人工的参与仍然不可或缺。在AI技术飞速发展的(de)当(dāng)下(xià)，人(rén)们(men)需(xū)要(yào)不(bù)断(duàn)提(tí)升(shēng)这(zhè)些(xiē)难(nán)以(yǐ)被(bèi)AI轻(qīng)易(yì)替(tì)代(dài)的(de)能(néng)力(lì)。这(zhè)些(xiē)能(néng)力(lì)可(kě)以(yǐ)帮(bāng)助(zhù)个(gè)人在职场中保持竞争力，确保在未来的工作环境中，人与AI能实现更好的协作和互补，共同推动社会进步。
AI发展的速(sù)度(dù)怎(zěn)么(me)这(zhè)么(me)快(kuài)？会(huì)越(yuè)来(lái)越(yuè)快(kuài)吗(ma)？
AI在(zài)过(guò)去(qù)几(jǐ)年(nián)中(zhōng)迅(xùn)速(sù)发(fā)展(zhǎn)，这(zhè)得(de)益(yì)于(yú)多(duō)个因素的推动。
首先，计算能力的大幅提升，尤其是GPU等硬件技术的发展，使得AI模型能够处理更大规模的数据，训练出更复杂的模型，从而提升了整体性能。
其次，互联网技术的飞速发展为AI训练提供了丰富的数据库。同时，深度学习领域算法架构的突破，也使得AI的能力不断增强。近年来，科技公司和投资者纷纷看到了AI的潜力，并在资金和技术上给予了大力支持，这些因素共同促进了AI技术的飞跃发展。
虽然许多专家认为AI将在未来继续快速发展，但是否能够保持当前的速度仍然存在不确定性。乐观者认为，AI的进步将会呈现指数爆炸的趋势，随着AI智能的增长，AI迭代的速度将会越来越快，最终完全超越人类。然而，算力和数据可能会成为制约AI技术发展的瓶颈(jǐng)，大型模型的训练需要越来越多的算力，而计算能力的发展目前已经不足以完全满足AI训练的需求。同时，人类现有的数据在(zài)未(wèi)来(lái)几(jǐ)年(nián)内(nèi)可能会被耗尽。
未(wèi)来(lái)AI技(jì)术(shù)如(rú)何(hé)突(tū)破(pò)算(suàn)力(lì)和(hé)数(shù)据(jù)的瓶颈，继续飞速发展，仍然需要全世界科研人员的共同努(nǔ)力(lì)。此(cǐ)外(wài)，AI可(kě)能(néng)引(yǐn)发(fā)的(de)伦(lún)理(lǐ)、法(fǎ)律(lǜ)与(yǔ)社(shè)会问题也逐渐引起了人们的担忧，一些科学家已经呼吁暂停开发更强大的AI系统，直至人们可以确保其安全性和可控性。
参考资料：
1.https://en.wikipedia.org/wiki/DeepSeek
2.https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/news/news1226
3.https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/news/news250120
4.Liu, A., Feng, B., Xue, B., Wang, B., Wu, B., Lu, C., ... & Piao, Y. (2024). Deepseek-v3 technical report. arXiv preprint arXiv:2412.19437.
5.Guo, D., Yang, D., Zhang, H., Song, J., Zhang, R., Xu, R., ... & He, Y. (2025). Deepseek-r1: Incentivizing reasoning capability in llms via reinforcement learning. arXiv preprint arXiv:2501.12948.
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