DeepSeek（深度求索）引起硅谷“恐慌”，性能超越了美國的頂尖模型，且研發成本更低，使用的芯片性能也較弱。甚至有人猜測DeepSeek（深度求索）模型對美國股市都構成了威脅。中國AI公司證明了用有限的計算資源，足以做出頂尖水平的模型。

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我們來看看DeepSeek的發展歷程，了解進步背后的努力：

DeepSeek模型版本一覽：

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DeepSeek公司大事件：

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DeepSeek取得突破的核心

1. 創新架構，降本增效

• MLA（多頭潛在注意力機制）架構：DeepSeek獨創的MLA架構，顯著降低了顯存占用和計算量。與傳統的MHA架構相比，MLA架構將顯存占用降低到傳統架構的5% - 13%，極大地提高了模型的運行效率和成本效益。
• MoE（Mixture of Experts）稀疏結構：通過智能分布計算，MoE稀疏結構將計算量降到極限，進一步提高了模型的運行效率。這種結構類似于給汽車換上了一臺高效節能的發動機，顯著降低了模型的訓練和推理成本。

2. 核心技術，全面突破

• 多模態融合技術：DeepSeek能夠同時理解文本、圖像和音頻等多種信息，使AI能夠通過多種感官獲取和理解世界。這項技術在智能客服、內容生成等領域具有廣泛的應用前景。
• AI Agent（智能體）技術：賦予了模型自主任務分解的能力，可以將復雜的任務分解成多個小的子任務，并逐步完成，從而實現企業級流程自動化。這項技術在金融風控、智能制造和供應鏈管理等領域具有重要應用。
• 邊緣計算AI技術：通過適配低功耗芯片，DeepSeek在終端設備上也能發揮強大的作用，響應速度達到毫秒級，功耗降低40%。這項技術在自動駕駛和智能家居等領域具有重要應用。
• AI安全引擎：推出了獨特的數據隱私保護協議和深度偽造檢測技術，識別準確率超過99%。這項技術為政府、金融和醫療等對數據安全要求極高的行業提供了有力保障。

3. 高效訓練與推理

• 低成本訓練：DeepSeek-V3的訓練成本僅為557.6萬美元，遠低于OpenAI、Meta等公司用于預訓練大型語言模型的數億美元成本。這一成本優勢使得DeepSeek在市場上的性價比極高。
• 高效推理：DeepSeek-R1在推理速度和成本控制方面表現出色，推理成本僅為每百萬token 1塊錢，極大地降低了企業和開發者使用大模型的門檻。