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DeepSeek是什么

DeepSeek是由知名私募巨头幻方量化旗下的人工智能公司深度求索（DeepSeek）研发的一款智能助手。它能够执行多种任务，如自然语言处理、问答系统、智能对话、智能推荐、智能写作和智能客服等。DeepSeek利用大规模数据进行训练，具备强大的语言理解和生成能力，可以回答各种类型的问题，包括常识、专业、历史和科技等，并能进行智能对话，理解用户意图和情感，提供相应答案。

Deepseek的诞生

DeepSeek是如何诞生的？Deepseek的诞生源于其创始人梁文峰的跨界思维和对大语言模型的独特理解。以下是其诞生的具体过程：

• 初期定位与团队组建：2023 年 7 月，DeepSeek 正式成立，初期定位为 “专注大模型研发的技术极客团队”。其早期成员多来自中国顶尖高校的计算机系，他们虽无海外留学背景，但有着深厚的技术功底和创新精神。梁文峰作为知名量化投资公司幻方量化的联合创始人，为团队带来了 “数据驱动” 的基因，他意识到大语言模型的本质是对人类知识规律的量化建模，这种跨界思维成为 DeepSeek 突破传统 AI 研发路径的关键。
• 技术探索与模型迭代：DeepSeek 的首个公开发布的模型是专攻编程领域的代码生成模型，它通过 “精准补全” 展现出在编程任务中的独特优势，验证了 MoE（混合专家模型）架构的可行性。此后，团队首次规模化应用 MoE 架构，将专家数扩展至 160 个，降低了推理成本。接着，专家数进一步增至 256 个，激活参数仅需 5%，训练成本仅 550 万美元，以算法创新对冲了算力劣势。团队还采用组相对策略优化（GRPO）替代传统强化学习流程，缩短了训练周期，并首次将 “思考过程外显”，让模型变得更加透明可信。
• 开源哲学与影响力扩大：在 OpenAI、Anthropic 等巨头严防死守模型细节时，DeepSeek 选择全面开源 R1 模型，并公布训练细节，这种开源哲学吸引了全球用户的关注，日活迅速突破 1500 万，使 DeepSeek 在全球 AI 领域产生了广泛影响力。

DeepSeek的主要功能

• 自然语言处理：能够理解和生成自然语言，实现语言翻译、文本摘要、情感分析、命名实体识别等功能。
• 问答系统：能够回答用户提出的各种问题，涵盖常识、专业、历史、科技等多个领域。
• 智能对话：与用户进行智能对话，理解用户意图和情感，提供个性化回答。
• 信息推荐：根据用户历史行为和偏好，推荐相关内容和信息。
• 内容写作：根据用户提供的关键词和主题，自动生成相关文章和内容。
• 智能客服：替代人工客服，高效解答用户咨询和问题。
• 代码助手：提供编程语言、算法、数据结构、机器学习、人工智能等领域的知识，包括代码示例、代码解释和调试帮助。

DeepSeek R1 与 V3 的对比

deepseek r1 vs v3模型架构与原理

• DeepSeek V3：是混合专家（MoE）模型，有 6710 亿参数，每个 token 激活 370 亿参数。这种架构能动态激活部分参数，优化计算效率，可在降低运算成本的同时处理大规模自然语言处理任务。
• DeepSeek R1：基于 V3 模型开发，运用强化学习技术增强逻辑推理能力，还结合有监督微调，使输出准确且结构良好，符合人类偏好，在结构化推理方面表现出色。

deepseek r1 vs v3训练方式

• DeepSeek V3：先在 14.8 万亿 token 上进行预训练，覆盖多种语言和领域，然后通过有监督微调，用人工标注数据优化语法、连贯性和事实准确性。
• DeepSeek R1：先对 V3 模型进行冷启动微调，从高质量小数据集开始；接着运用无人工标注的强化学习，通过拒绝采样选择优质生成结果，将人工智能生成的最佳响应与 V3 的有监督微调数据融合，最后再经一轮强化学习，以适应各种提示并有效推理。

deepseek r1 vs v3性能表现

• DeepSeek V3：在数学、多语言任务及通识和专业知识测试集上表现优秀，生成速度快，在聊天、内容创作、多语言翻译等场景能快速给出流畅自然的结果。例如，在多语言编程测试排行榜中仅次于 OpenAI o1 大模型；在 CMath 测试中得分 90.7%，在 HumanEval 编码任务中 Pass@1 达到 65.2%。
• DeepSeek R1：在需要深度逻辑分析的任务上表现卓越，如数学问题解决、编码辅助和科学研究等。它在 DROP 任务上 F1 分数达到 92.2%，在 AIME 2024 竞赛中 Pass@1 为 79.8%，超过了 OpenAI 的 o1 – mini。

deepseek r1 vs v3应用场景

• DeepSeek V3：适用于大规模自然语言处理任务，如对话式人工智能、多语言翻译、内容生成等，能高效处理大量数据，满足对扩展性有要求的应用场景。
• DeepSeek R1：适合需要复杂逻辑分析的任务，如学术研究、问题解决应用程序和决策支持系统等，能深入思考和解决复杂问题，为需要精准逻辑推理的领域提供有力支持。

deepseek r1 vs v3 成本

• DeepSeek V3 的输入和输出 token 成本约为 DeepSeek R1 的 1/6.5，在大规模应用中，V3 的成本效益更显著。

常见问题

1. DeepSeek Chat使用什么大模型？DeepSeek Chat基于深度求索推出的deepseek-llm-67b大模型。
2. DeepSeek是免费的吗？DeepSeek的大模型是免费开源的，无需申请即可免费商用。DeepSeek Chat聊天助手现已全面免费开放内测。
3. DeepSeek与幻方量化有什么关系？DeepSeek是幻方量化旗下探索AGI（通用人工智能）的新组织“深度求索”成立的部门。

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