DeepSeek 是一家中国的AI公司，开发开放源代码的语言模型。公司总部位于浙江省杭州市，成立于2023年5月，由Liang Wenfeng创办，并获得了来自High-Flyer对冲基金的资金支持。
最近，DeepSeek发布了两款先进的AI模型——V3和R1。DeepSeek V3是一个高效的模型，适用于对话AI和内容生成等通用应用。而DeepSeek R1则专注于推理任务，如编程和数学问题的解决。该公司还推出了DeepSeek Coder、Math和V2等其他模型。
自2025年1月20日R1发布以来，DeepSeek成为了话题中心。美国企业家Marc Andreessen称DeepSeek R1为“AI领域的斯普特尼克时刻”。这家中国公司声称，在有限的计算资源下开发了这些高级AI模型，并且它们的表现能与OpenAI的模型竞争。
主要模型与技术
DEEPseek发布了多个版本的模型，以下是一些关键版本：
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DeepSeek-V2：这是一个强大的专家混合（Mixture-of-Experts, MoE）语言模型，总参数量为2360亿，每个token激活21亿参数，支持最长128K的上下文长度。该模型采用了多头潜在注意力（Multi-head Latent Attention, MLA）和DeepSeekMoE架构，旨在实现高效的推理和经济的训练。
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DeepSeek-V3：在V2的基础上，V3引入了多token预测功能，进一步提升了模型的性能和效率。
模型性能与影响
DEEPseek的模型以较低的训练成本实现了与其他大型语言模型（如OpenAI的GPT-4）相当的性能。据报道，DEEPseek的训练成本显著低于其他LLM。
这种高性价比的模型在人工智能领域引起了广泛关注，被认为对行业格局产生了颠覆性的影响。
公司战略与运营
DEEPseek专注于研究，目前尚未详细披露商业化计划。这种策略使其技术能够避开中国人工智能监管中对面向消费者技术的严格规定，例如需要遵守政府对信息的控制。在人才招聘方面，公司更看重技术能力而非工作经验，许多新员工是应届毕业生或AI领域经验尚浅的开发者。此外，公司还招募了没有计算机科学背景的人员，以帮助其技术涵盖更多的知识领域。
DeepSeek的五个未来特征
DeepSeek正在震撼科技行业的五个特点如下：
1. 高性能模型
DeepSeek的V3和R1是高性能的语言模型。V3使用了6710亿个参数的混合专家（MoE）架构。该模型在148万亿个高质量的标记上进行了预训练，能够深刻理解自然语言。
R1在V3的基础上进行构建，支持最大128,000个标记的上下文长度，能够处理并响应长而复杂的输入。该模型在推理和编程任务中超越了OpenAI o1和Claude 3.5。
此外，DeepSeek还开发了被认为超越了DALL-E 3和Stable Diffusion的图像生成模型“Janus-Pro-7B”。
2. 高级架构
DeepSeek使用最前沿的架构来开发其模型。以下是其中的一些例子：
- 混合专家（MoE）：DeepSeek V3通过激活仅针对任务所需的一小部分参数来提高计算效率。
- 多头潜在注意力（MLA）：DeepSeek引入了一种创新技术，能够同时关注输入文本的不同部分，理解复杂的查询及其上下文。
3. 开源
与OpenAI一样，DeepSeek将其AI模型开源发布。这使得任何人都可以免费访问其模型。开发者、研究人员和组织可以使用、修改和分享代码及文档。这使全球的研究人员可以合作，创造创新的解决方案。
4. 高效且具有成本效益的模型
DeepSeek的AI模型非常高效，使用极少的资源，从而大幅降低成本。这使得DeepSeek能够以比竞争对手更低的价格提供服务，让更多人能够轻松使用。
例如，OpenAI的o1 API每百万输入标记收费15美元，每百万输出标记收费60美元。相比之下，DeepSeek R1每百万输入标记收费0.55美元，每百万输出标记收费2.19美元。这意味着DeepSeek的输入成本比OpenAI便宜96.4%。
与Claude 3.5 Sonnet相比，DeepSeek V3的输入标记便宜99.5%，输出标记便宜98.1%。
凭借这项亲民的价格，强大的AI模型，小型企业和初创公司也能使用高性能的AI技术。
5. 可扩展性和实际应用
与OpenAI一样，DeepSeek的模型有着广泛的实际应用，包括研究、摘要、内容生成、客户支持、报告生成、数据分析、翻译、编程、数学问题解决等。
这些应用能够驱动AI代理、AI聊天机器人、AI助手自动化重复任务，并简化商业流程。这些可扩展的应用程序在各个行业中得到了广泛应用，且由于其低成本，正在为商业带来革命性的变化。
deepseek和chatgpt的关系
DeepSeek 与 ChatGPT 的关系可以从技术、架构、应用场景和竞争关系等多个方面进行分析。
1. 技术与架构对比
| 对比项 | DeepSeek | ChatGPT (GPT-4 系列) |
|---|---|---|
| 开发公司 | DeepSeek AI（深度求索） | OpenAI |
| 核心架构 | Mixture-of-Experts（MoE）专家混合模型 | Transformer-based（GPT 结构） |
| 参数规模 | DeepSeek-V2（2360 亿参数，21 亿激活参数） | GPT-4（参数未公开） |
| 训练数据 | 主要使用中英双语数据，侧重中文 | 主要为英文数据，但有多语言能力 |
| 上下文长度 | 支持 128K Tokens | 32K（GPT-4 Turbo） |
| 开源情况 | 部分模型开源 | GPT-4 商业闭源 |
- DeepSeek 采用 MoE 架构（专家混合），相比 ChatGPT 主要依赖 Transformer 结构，MoE 通过激活部分专家网络，在保持强大能力的同时降低计算成本。
- DeepSeek 更倾向于中英双语优化，而 ChatGPT 则是多语言能力更强，但在中文方面 DeepSeek 可能更具优势。
- 上下文长度方面，DeepSeek-V2 最高支持 128K tokens，远超 GPT-4 Turbo（32K）。
2. 应用场景与竞争关系
（1）竞争关系
DeepSeek 与 ChatGPT 在 AI 领域存在一定的竞争关系，尤其是在中国市场，DeepSeek 被视为本土化 LLM（大语言模型）挑战者，有望成为 GPT-4 的国产替代方案。
（2）商业模式
- ChatGPT 主要依托 OpenAI API 生态（如 ChatGPT Plus、企业 API、微软集成等），形成完整的商业闭环。
- DeepSeek 目前更倾向于开源，部分模型可以免费使用，并可能探索B2B 定制化市场。
3. 未来发展趋势
- DeepSeek 在中英文双语领域竞争力更强，可能会加速国产 AI 大模型的发展。
- ChatGPT 仍然是全球最领先的 AI 语言模型，在多语言能力、推理能力和应用生态上占据优势。
- 随着 DeepSeek 继续迭代（如 DeepSeek-V3+），或许能够在性能、训练成本等方面进一步挑战 GPT-4。
DeepSeek 和 ChatGPT 是竞争关系，但在架构上有所不同：
有人说，deepseek抄袭了chatGPT， 是真的吗？
关于 DeepSeek 是否抄袭 ChatGPT 的说法，需要从几个方面进行分析，包括 技术架构、训练数据、代码开源情况和法律问题。
1. DeepSeek 和 ChatGPT 的核心技术对比
| 对比项 | DeepSeek | ChatGPT (GPT-4 系列) |
|---|---|---|
| 开发公司 | DeepSeek AI（深度求索） | OpenAI |
| 架构 | MoE（专家混合模型） | Transformer-based（GPT 结构） |
| 参数规模 | DeepSeek-V2（2360 亿参数，21 亿激活参数） | GPT-4（参数未公开） |
| 训练方式 | 自主训练（官方未明确数据来源） | 自主训练（大量互联网数据） |
| 开源情况 | 部分模型开源（DeepSeek MoE 架构） | GPT-4 商业闭源 |
（1）DeepSeek 并没有直接复制 OpenAI 的代码
- ChatGPT（GPT-4）是闭源的，没有公开其具体的参数、模型架构和训练代码。DeepSeek 无法直接获取 GPT-4 的代码，所以在实现上不太可能是直接抄袭。
- DeepSeek 采用的是 MoE（专家混合）架构，而 ChatGPT 主要基于标准 Transformer 结构（GPT 模型）。
- DeepSeek 训练的数据和参数细节未完全公开，但其设计理念和 GPT 系列确实相似。
（2）DeepSeek 的训练数据来源是否涉及 GPT-4？
- 目前没有证据表明 DeepSeek 直接使用了 ChatGPT 的数据或模型参数。
- 但业内有推测认为，DeepSeek 可能使用了GPT-4 生成的数据进行训练（即“蒸馏”技术），这是一种常见的 AI 训练方法，但也可能引发争议。
2. 为什么有人说 DeepSeek“抄袭” ChatGPT？
一些人认为 DeepSeek“抄袭”，可能出于以下几点：
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整体架构相似
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训练数据可能参考 GPT-4 结果
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发展路径相似
3. DeepSeek 是否有法律风险？
目前，DeepSeek 并未因抄袭 GPT-4 受到法律诉讼，但如果未来被发现训练数据直接使用了 OpenAI 的模型输出，可能会涉及法律问题。
4. 总结
- DeepSeek 并没有直接抄袭 ChatGPT 的代码或架构，但它的技术路线、训练方法可能受到了 ChatGPT 的影响。
- DeepSeek 使用 MoE 架构，而 ChatGPT 仍然采用标准 Transformer 结构，两者有技术差异。
- 如果 DeepSeek 训练数据包含大量 GPT-4 生成的内容，可能会存在“蒸馏”争议，但这并不一定违法。
- 目前没有法律证据证明 DeepSeek 侵犯了 OpenAI 的版权。