最近，DeepSeek作爲AI界一位“新頂流”，憑藉強大的功能在社交媒體上引發熱議。有人說它是未來的生產力工具，有人好奇它能爲生活帶來哪些改變，也有人擔心它會搶走自己的飯碗……

爲了讓大家更加了解這個備受關注的智能幫手，我們邀請了中國科學院計算技術研究所在讀博士王琛，用10個問題全面解答關於DeepSeek的核心原理、使用技巧以及未來趨勢等疑問。無論是AI小白還是科技達人，這篇文章都能爲你答疑解惑！讓我們一起看看，這個“智能幫手”能否成爲我們生活中的真正夥伴吧！

DeepSeek在春節期間受到全球的關注，現在許多平臺都表示已經接入DeepSeek大模型，它究竟是什麼？

DeepSeek是一家位於杭州的人工智能初創公司，由幻方量化聯合創始人梁文峯於2023年7月創立，專注於大語言模型的研發。

在春節前，DeepSeek相繼發佈了兩款同名的開源大語言模型：DeepSeek-V3（2024年12月26日）和DeepSeek-R1（2025年1月20日）。它們的性能可以與OpenAI的閉源模型GPT-4o和o1等其它大語言模型相媲美，且成本明顯低於其它模型。

DeepSeek-V3模型旨在提供高性價比的服務，能夠快速地響應用戶的需求，滿足自然語言處理、問答翻譯、內容生成等日常任務的需求。DeepSeek-R1模型專注於複雜的推理任務，特別是在數學問題、代碼生成、邏輯推理等領域具有更強的能力，但響應時間也相對較長。

DeepSeek爲什麼會受到如此大的關注？

DeepSeek-V3和DeepSeek-R1在春節前發佈後，憑藉其與OpenAI爲首的頂尖大模型相當的性能以及低廉的訓練成本和推理費用，迅速引發了全球的廣泛關注。DeepSeek的高性價比挑戰了美國大模型的壟斷地位，它的推出使得更多企業和用戶能夠以更低的價格體驗到最先進的AI成果。

DeepSeek開源了其技術細節和模型權重，使得更多人能夠利用其成果進行創新和研發。與此同時，DeepSeek還免費開放了在線服務，吸引了大量用戶體驗，形成了前所未有的熱潮。在DeepSeek-R1正式發佈7天后，DeepSeek超越ChatGPT登上了AppStore免費應用下載排行榜的榜首。DeepSeek的成功標誌着中國在AI領域的重大進展，提升了中國在全球AI技術競爭中的地位。目前，多個企業和高校已經開始自主部署DeepSeek模型，進一步證明了它的廣泛應用潛力。

它爲什麼能用這麼低的成本、這麼有限的算法實現這麼強大的能力？是隻在中文表達上強大，還是各種性能都還不錯？

DeepSeek能夠以較低的訓練成本實現強大的能力，主要得益於DeepSeek長期以來在模型架構和算法層面的持續創新。

具體來說，DeepSeek通過使用混合專家架構（MoE）和多頭潛在注意力（MLA）等技術有效降低了推理成本。同時，藉助數據蒸餾、分佈式訓練優化、以及硬件層面的精細調優，DeepSeek進一步提升了資源利用率，從而降低了訓練成本。多種創新的優化技術的融合使得DeepSeek在僅擁有較低的訓練和推理成本的同時，能夠提供強大的性能。

在中文的理解和應用方面，DeepSeek有着突出的表現，它不僅能夠理解古文，創作詩詞，還能準確掌握時下流行的網絡用語。而相比之下，ChatGPT的中文雖然語法通順，卻顯得較爲生硬。不過，DeepSeek的強大能力並不僅限於中文表達，在官方公佈的多項標準評測中，DeepSeek在英文、百科知識、長文本、代碼、數學能力等領域均達到了頂尖水平。

DeepSeek在不同領域的性能表現

（圖片來源：參考資料2）

在AI的範疇內，使用中文是否代表着更高的效率？

在AI領域，“效率”更高往往意味着處理速度更快，或者理解的準確性更高，或者生成的內容質量更好。

首先，中文和英文在結構上有很多不同。中文是表意文字，一個字可以表達很多意思，而英文是字母文字，每個單詞由多個字母組成。中文相比英文在表達上更簡潔、高效，信息密度更高。在表達相同的意思時，中文往往能更簡潔地傳達內容。因此在AI領域，使用中文可以提高表達效率，進而降低成本。

但同時，中文多樣的語義和複雜的語法結構也對AI的理解能力提出了挑戰。比如，在中文中，“花”可以是植物，也可以是花費，這可能讓AI在理解上下文時更難。而英文雖然也有同義詞和多義詞的問題，但結構上可能更清晰一些。所以，處理中文的時候，AI需要更多的上下文信息來準確理解意思。

此外，數據量和模型的設計與優化也應當納入考慮範圍。如果AI模型在訓練時使用了大量的中文數據，那麼它可能在處理中文任務時表現更好。反過來，如果數據主要來自英文或者其他語言，那麼AI在處理這些語言的時候效率可能會更高。某些模型可能是專門爲某種語言而設計的，在這種情況下，在該語言上的效率自然就會更高。

關於中文在AI領域是否具有顯著的優勢，目前尚無定論，未來如何挖掘中文的潛在優勢可能將成爲重要的研究方向。

爲什麼在回答用戶問題的時候，DeepSeek可以展示其“深度思考過程”？

DeepSeek-R1在回答用戶問題時可以展示其深度思考過程是因爲它使用了思維鏈（Chain of Thought, CoT）技術。思維鏈技術模仿人類的思考方式，它要求模型將複雜任務分解成簡單步驟然後再逐步解決，從而增強模型在複雜推理任務中的能力。

OpenAI的o系列模型也使用了思維鏈技術，但OpenAI並未向用戶公開模型的原始思維鏈，而是僅提供了一個思維鏈的總結。而DeepSeek-R1作爲開源模型，則完全開放了思維鏈，用戶可以清晰地看到模型在解決問題時的全部推理過程。

ChatGPT與DeepSeek分別有哪些特點？它們是否代表AI大模型以後的兩種發展方向，還是會融合發展？

ChatGPT基於OpenAI的GPT系列模型，使用了大量多語言數據進行訓練，支持多語言、多模態，能夠跨語言和跨領域提供服務。作爲閉源模型，它由OpenAI爲用戶提供在線服務。

DeepSeek則在中文領域進行了優化，擁有較低的訓練和推理成本。DeepSeek是開源模型，用戶可以根據需要自行部署並進行定製化修改。目前它們的技術架構和市場定位都有所不同，但隨着技術的發展，未來可能會出現更多相互借鑑融合的趨勢，例如DeepSeek可能會借鑑ChatGPT的多模態能力，ChatGPT也可能會優化其本地化服務以應對DeepSeek等競爭對手的挑戰。

DeepSeek發佈的是開源模型，開源以後，後面應當如何保持領先？

DeepSeek的創始人梁文鋒表示，現在的生成式人工智能並不是終點，未來的目標是朝着實現通用人工智能邁進。在AI技術快速發展的當下，大家都沒有碾壓對手的技術優勢，即使閉源也無法阻止被別人趕超。爲了應對這一挑戰，他們希望將價值沉澱在團隊的成長之中，通過持續的創新來保持領先。開源的決策正是基於這一考量，開源可以打破技術壟斷，降低技術門檻，激發更廣泛的技術合作與創新。開源能夠吸引更多的開發者共同參與貢獻，構建一個開放與多元化的技術發展環境。DeepSeek希望通過這種方式推動技術的長遠發展，保持領先地位，成爲AI技術的引領者。

打開使用頁面，有“深度思考（R1）”和“聯網搜索”選項，二者在使用上有何區別？如何能更好地使用這種推理型大模型？

打開深度思考（R1）選項後，後臺會切換到DeepSeek-R1模型，這個模型專注於需要複雜推理的場景，如數學或編程方面的問題。它能夠展示詳細的思維過程，提供推理步驟與最終結果。

聯網搜索選項則允許模型獲取實時互聯網搜索的結果，適用於時效性較強、需要獲取最新信息的問題，模型可以根據搜索結果提供實時更新的答案。

在使用深度思考（R1）功能時，在提問中用戶無需額外引導模型進行思考，只需要明確表達自己的需求，避免模糊不清的表述，以便模型更好地理解並提供準確的答案。在深度思考模式下，除了模型的最終答案外，用戶還可以關注模型給出的思考過程，從而更好地掌握解決問題的詳細方法。

哪些領域的工作受到DeepSeek的可能衝擊最大，甚至能被取代？

DeepSeek等大語言模型可能會對那些依賴信息檢索、數據分析、重複性高且目標明確的行業產生衝擊。例如內容創作、數據處理、翻譯校對、人工客服、人力資源管理和財務審計等領域，可能會被自動化的AI技術所替代。AI可以高效地完成用戶需求的任務，從而減少對人工的依賴。

然而，對於一些需要創造性、情感智力和人際溝通的工作來說，人工的參與仍然不可或缺。在AI技術飛速發展的當下，人們需要不斷提升這些難以被AI輕易替代的能力。這些能力可以幫助個人在職場中保持競爭力，確保在未來的工作環境中，人與AI能實現更好的協作和互補，共同推動社會進步。

AI發展的速度怎麼這麼快？會越來越快嗎？

AI在過去幾年中迅速發展，這得益於多個因素的推動。

首先，計算能力的大幅提升，尤其是GPU等硬件技術的發展，使得AI模型能夠處理更大規模的數據，訓練出更復雜的模型，從而提升了整體性能。

其次，互聯網技術的飛速發展爲AI訓練提供了豐富的數據庫。同時，深度學習領域算法架構的突破，也使得AI的能力不斷增強。近年來，科技公司和投資者紛紛看到了AI的潛力，並在資金和技術上給予了大力支持，這些因素共同促進了AI技術的飛躍發展。

雖然許多專家認爲AI將在未來繼續快速發展，但是否能夠保持當前的速度仍然存在不確定性。樂觀者認爲，AI的進步將會呈現指數爆炸的趨勢，隨着AI智能的增長，AI迭代的速度將會越來越快，最終完全超越人類。然而，算力和數據可能會成爲制約AI技術發展的瓶頸，大型模型的訓練需要越來越多的算力，而計算能力的發展目前已經不足以完全滿足AI訓練的需求。同時，人類現有的數據在未來幾年內可能會被耗盡。

未來AI技術如何突破算力和數據的瓶頸，繼續飛速發展，仍然需要全世界科研人員的共同努力。此外，AI可能引發的倫理、法律與社會問題也逐漸引起了人們的擔憂，一些科學家已經呼籲暫停開發更強大的AI系統，直至人們可以確保其安全性和可控性。

參考資料：

https://en.wikipedia.org/wiki/DeepSeek
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/news/news1226
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/news/news250120
Liu, A., Feng, B., Xue, B., Wang, B., Wu, B., Lu, C., ... & Piao, Y. (2024). Deepseek-v3 technical report. arXiv preprint arXiv:2412.19437.
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.