在人工智能技术日新月异的当下，DeepSeek正逐渐成为这个领域备受瞩目的焦点。它凭借一系列令人瞩目的技术成果和强大的产品性能，在全球范围内掀起了一阵热潮，吸引了众多开发者、企业和普通用户的关注。
那么，DeepSeek究竟是什么？它又有着怎样的独特之处呢？接下来，让我们一起深入了解一下。
一、公司背景与发展历程
DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，中文简称深度求索，是一家专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术的创新型科技公司，成立于2023年7月17日，由知名量化资管巨头幻方量化创立。在此之前，2023年4月幻方量化就发布公告，表明会全力投身到人工智能技术之中，成立新的独立研究公司深度求索，这一举措为DeepSeek的诞生奠定了基础。
自成立以来，DeepSeek发展迅猛，在大模型领域不断取得突破。2024年1月5日，DeepSeek发布首个大模型DeepSeek LLM，该模型包含670亿参数，从零开始在一个包含2万亿token的数据集上进行训练，数据集涵盖中英文。其开源的DeepSeek LLM 7B/67B Base和DeepSeek LLM 7B/67B Chat，为研究社区提供了宝贵的资源，且在多个方面展现出了超越同类模型的性能。2024年5月，DeepSeek宣布开源第二代MoE大模型DeepSeek-V2，该模型在性能上比肩GPT-4 Turbo，但价格却只有GPT-4的仅百分之一，因此收获了“AI届拼多多”的名号。此后，DeepSeek持续更新迭代，9月5日升级推出全新的DeepSeek V2.5新模型，对写作任务、指令跟随等多方面进行了优化；11月20日，推理模型DeepSeek-R1-Lite预览版正式上线；12月26日，模型DeepSeek-V3首个版本上线并同步开源。进入2025年，DeepSeek的发展更是势如破竹，1月20日正式发布的DeepSeek-R1模型，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI o1正式版，在国外大模型排名Arena上也取得了优异的成绩。1月31日，DeepSeek R1 671b已作为英伟达NIM微服务预览版在build.nvidia.com上发布，2月2日，DeepSeek应用迅速攀升至140个国家的苹果App Store下载排行榜首位，并在美国的Android Play Store中同样占据榜首位置，展现出了强大的竞争力。
二、核心产品及技术亮点
（一）大语言模型系列
1. DeepSeek LLM：作为DeepSeek发布的首个大模型，DeepSeek LLM在多个方面表现出色。DeepSeek LLM 67B Base在推理、编码、数学和中文理解等方面超越了Llama2 70B Base；DeepSeek LLM 67B Chat在编码和数学方面表现优异，还具有显著的泛化能力，在匈牙利国家高中考试中取得了65分的成绩，且精通中文，在中文表现上超越了GPT-3.5。
2. DeepSeek-V2：拥有2360亿参数，每个token有210亿个活跃参数。其中文综合能力在众多开源模型中最强，超过GPT-4，与GPT-4-Turbo、文心4.0等闭源模型在评测中处于同一梯队；英文综合能力与LLaMA3-70B处于同一梯队，超过最强MoE开源模型Mixtral8x22B。该模型训练参数量达8.1万亿个token，训练效率“难以置信”，计算量仅为Meta Llama 3 70B的1/5，只有GPT-4的1/20。
3. DeepSeek-V3：在知识类任务上的水平相比前代DeepSeek-V2.5显著提升，接近当前表现最好的模型anthropic公司于10月发布的claude-3.5-sonnet-1022。在生成速度上，DeepSeek-V3的生成吐字速度从20tps大幅提高至60tps，相比v2.5模型实现了3倍的提升，能够带来更加流畅的使用体验。而且，其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多，价格更便宜。
（二）其他特色模型
1. DeepSeek Coder：由一系列代码语言模型组成，每个模型均从零开始在2万亿token上训练，数据集包含87%的代码和13%的中英文自然语言。代码模型尺寸从1B到33B版本不等，通过在项目级代码语料库上进行预训练，采用16K的窗口大小和额外的填空任务，以支持项目级代码补全和填充。在多种编程语言和各种基准测试中达到了开源代码模型的最先进性能。
2. DeepSeekMath：以DeepSeek-Coder-v1.5 7B为基础，继续在从Common Crawl中提取的数学相关token以及自然语言和代码数据上进行预训练，训练规模达5000亿token。DeepSeekMath 7B在竞赛级MATH基准测试中取得了51.7%的优异成绩，且未依赖外部工具包和投票技术，接近Gemini-Ultra和GPT-4的性能水平。
3. DeepSeek-VL：是一个开源的视觉-语言（VL）模型，采用了混合视觉编码器，能够在固定的token预算内高效处理高分辨率图像（1024 x 1024），同时保持相对较低的计算开销。在相同模型尺寸下，在广泛的视觉-语言基准测试中达到了最先进或可竞争的性能。
4. DeepSeek-VL2：是一个先进的大型混合专家（MoE）视觉-语言模型系列，相较于其前身DeepSeek-VL有了显著改进。在多种任务中展现了卓越的能力，包括视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解以及视觉定位等。
三、应用场景广泛，赋能多个领域
（一）编程领域
DeepSeek Coder和DeepSeek-Coder-V2等模型在编程领域发挥着重要作用，能够全面支持多种主流编程语言，帮助程序员从头编写复杂代码、优化现有代码以及排查调试错误。无论是开发网络爬虫程序，还是进行其他类型的软件开发，DeepSeek都能提供高质量的代码框架和示例，还能从算法优化、资源调用等角度给出专业的优化建议，大大提升开发效率。
（二）教育领域
对于学生和教育工作者来说，DeepSeek是一个强大的教育辅助工具。它可以解答各种学科问题，提供个性化的学习资料，辅助教师制定教学计划。学生在准备考试、解决难题时，DeepSeek能给出详细的解题思路和步骤，帮助学生更好地理解和掌握知识点。同时，它还能协助教师设计教学方案，提升教学质量。
（三）内容创作领域
在内容创作方面，DeepSeek能够为创作者提供丰富的灵感和素材。无论是新媒体运营者撰写短视频脚本、图文文案，还是作家创作故事、诗歌，DeepSeek都能根据给定的主题，快速生成符合要求的内容。它还能根据不同平台的特点和用户喜好，生成针对性强、吸引力高的内容，帮助创作者吸引流量，实现收益增长。
（四）智能客服领域
在企业客服领域，DeepSeek可以作为智能客服，24小时在线为顾客解答疑问，提供产品咨询、售后支持等服务。通过对大量客户咨询数据的学习，DeepSeek能够理解客户的意图，提供个性化的服务，从而提高客户满意度和购物体验，提升企业的服务效率和竞争力。
（五）创意设计领域
DeepSeek可以与AI绘画工具紧密配合，为设计师提供灵感。当设计师脑海中有一个模糊的创意概念时，DeepSeek可以将其转化为详细的文本提示，然后与绘画工具协同工作，生成专业级的图片，助力设计师将创意变为现实。
DeepSeek凭借其不断创新的技术、强大的产品性能和广泛的应用场景，在人工智能领域占据了重要的一席之地。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，相信DeepSeek将在未来为我们带来更多的惊喜，推动人工智能技术的进一步发展，为各个行业的数字化转型和创新发展注入新的动力。
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