DeepSeek V3.1 – OpenAI 及其合作伙伴的警报：中国开源 AI 为老牌供应商带来新挑战 – 图片来源：Xpert.Digital
来自中国的全新AI模型：这个免费模型便宜27倍，直接挑战ChatGPT
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DeepSeek V3.1 再次彻底改变了人工智能格局
中国的人工智能正在成为美国科技巨头面临的严峻挑战。总部位于杭州的初创公司DeepSeek凭借其最新模型V3.1取得了重大突破，从根本上挑战了人们对人工智能开发和资金投入的传统认知。该开源模型以极低的开发成本实现了领先专有系统的性能，为人工智能的未来铺平了道路。
适合：
混合架构技术创新
DeepSeek V3.1 基于先进的混合专家架构，共包含 6850 亿个参数，其中每个 token 激活 370 亿个参数。这项技术在不影响性能的情况下，显著提高了资源利用效率，远超传统模型。
新模型的突出特点在于其混合推理架构，可以在“思考模式”和“非思考模式”之间切换。在“思考模式”下，系统能够开发更深层次的内部思维过程，非常适合解决需要多层次逻辑推理的复杂问题。而“非思考模式”则能够针对速度至关重要的任务提供直接简洁的答案。
另一项技术进步是上下文窗口扩展至 128,000 个词条，相当于约 96,000 个单词或两本 200 页的小说。这一容量使其能够处理超长文档、理解整个代码库以及多步骤对话场景。
进一步的开发是通过两阶段上下文扩展方法实现的。32,000 个令牌阶段扩展了 10 倍，达到 6300 亿个令牌；而 128,000 个令牌阶段则扩展了 3.3 倍，达到 2090 亿个令牌。此外，该模型采用 UE8M0 FP8 数据格式，以实现与现代硬件架构的最佳兼容性。
令人印象深刻的性能参数和基准
在标准化测试中，DeepSeek V3.1 取得了令人瞩目的成绩。在著名的 Aider 编码基准测试中，该模型的准确率高达 71.6% – 足以媲美 OpenAI 和 Anthropic 的领先模型。考虑到其成本显著降低，这样的成绩尤为令人印象深刻。
在数学任务方面，DeepSeek V3.1 的表现甚至超越了老牌竞争对手。在 Math 500 测试中，该模型的准确率高达 90.2%，而 GPT-4o 的准确率仅为 74.6%。在 MMLU-Pro 测试中，该系统的准确率提升了 5.3 分，达到 81.2 分；在 GPQA 基准测试中，该系统的准确率更是高达 9.3 分，达到 68.4 分。
尤其值得注意的是，V3.1 在多步推理任务中的性能提升，比前代版本提升了 43%。该模型的编程能力使其能够创建长达 700 行的无错误代码 – 其性能可与昂贵的专有解决方案相媲美。
革命性的成本效益
DeepSeek V3.1 的成本结构彻底颠覆了人们对 AI 开发的既定假设。使用 V3.1 完成一项编程任务的成本约为 1 美元，而同类系统完成类似任务的成本则高达近 70 美元。成本的大幅降低使得小型公司和开发者能够轻松获得先进的 AI 技术。
据该公司称，底层V3模型的开发成本仅为约560万美元 – 与美国公司在同类项目上花费的数亿美元相比，只是九牛一毛。这种高效性得益于创新的训练方法以及使用性能略逊但性价比更高的硬件。
DeepSeek 的 API 定价远低于竞争对手。聊天模型每百万输入令牌（包含缓存命中）的成本为 0.07 美元，每百万输出令牌的成本为 1.10 美元。推理模型每输入令牌的成本为 0.14 美元，每输出令牌的成本为 2.19 美元。相比之下，OpenAI 每百万输出令牌的收费约为 2 至 2.50 美元，而 DeepSeek 的价格为 0.014 美元。
对全球人工智能竞争的战略重要性
DeepSeek 的成功对全球人工智能格局具有深远的影响。该公司表明，先进的人工智能性能不再需要美国人工智能发展迄今为止所特有的大量资源和专有方法。这一发展挑战了现有商业模式的基础。
中国领导层对DeepSeek给予高度战略重视，其创始人梁文峰受到李强总理的接见便证明了这一点。该公司被视为中国实现2030年成为全球人工智能领导者宏伟目标的关键基石。
DeepSeek 的开源战略使世界各地的其他公司和研究人员能够在其进步的基础上发展自己的创新。这促进了人工智能技术的去中心化发展，并减少了对个别科技巨头的依赖。
背景和公司结构
DeepSeek 由梁文峰于 2023 年在杭州创立，并由中国对冲基金 High-Flyer 全额资助。梁文峰出生于 1985 年，父亲是一名小学教师，在浙江大学读书期间，他对人工智能在金融领域的应用产生了浓厚的兴趣。
2016年，文峰创立了High-Flyer，这是一家利用机器学习进行量化交易策略的对冲基金。到2021年，该公司已全面转型为人工智能驱动的交易方式，并发展成为中国领先的量化基金之一，管理资产规模超过1000亿元人民币。
早在创立DeepSeek之前，文峰就开始购买数千块英伟达 – 最初这被嘲笑为亿万富翁的古怪爱好。这项富有远见的硬件投资后来使该公司能够克服美国出口限制，开发出具有竞争力的人工智能模型。
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芯片、算法、创新：DeepSeek 走向世界领导地位之路
美国出口管制的影响
鉴于美国对华出口强大人工智能芯片的限制，DeepSeek 的成功尤为引人注目。虽然制裁旨在限制中国开发先进人工智能系统的能力，但 DeepSeek 证明，创新的软件方法和高效的资源利用可以克服这些限制。
该公司使用了性能较弱、已获准出口到中国的H800芯片，但通过优化算法和高效的训练方法，仍然实现了最佳性能。这种做法质疑了技术制裁的有效性，并揭示了人工智能发展的替代路径。
专家认为，DeepSeek 的突破是一个转折点，可能从根本上改变人们对中国人工智能能力和潜力的现有评估。这一进展表明，软件优化方面的创新可能比纯粹的硬件优势更为重要。
适合：
开源作为竞争优势
DeepSeek 的开源策略提供了多项战略优势。全球各地的开发者和公司都可以在本地运行该模型，进行自定义，并将其集成到自己的项目中，而无需依赖云服务。这对于数据敏感型应用程序和希望掌控自身信息的公司来说尤其重要。
基于社区的开发能够更快地修复错误、持续改进并建立广泛的贡献者基础。同时，开源方法使获取先进人工智能技术的途径更加民主化，即使在小型企业和发展中国家也能促进创新。
与仅通过 API 或云平台访问的专有模型不同，开源 AI 提供长期可用性，并且不依赖于单个提供商。用户无需担心价格上涨、访问限制或服务中断。
技术突破与创新
DeepSeek V3.1 集成了多项突破性技术，使其拥有卓越的效率。多头潜在注意力架构利用潜在向量压缩键值缓存，从而减少推理过程中的内存消耗和计算开销。
多标记预测方法允许每个标记同时预测多个未来标记。这克服了传统自回归模型的一个重大瓶颈，并提高了准确率和推理速度。
使用 8 位训练可以显著降低内存需求和成本，同时又不影响准确性。这项技术长期以来一直被认为存在问题，但 DeepSeek 证明，如果正确实施，它可以达到与传统方法相当的结果。
市场反应和影响
DeepSeek V3.1 的发布在金融市场引发强烈反应。英伟达市值蒸发超过 6000 亿美元 – 美国股市历史上单笔最大亏损。其他 AI 硬件公司股价也出现大幅下跌。
投资者和分析师正在重新审视他们对人工智能行业的评估。DeepSeek 的成功挑战了“大规模投资硬件和自主研发是尖端人工智能的必要前提”这一假设。
西方公司已在其工作流程中测试 DeepSeek 模型。一个突出的例子是默克公司，其首席数据官公开展示了 DeepSeek 作为多种 AI 方案之一融入内部流程。
未来发展与展望
DeepSeek 将 V3.1 定位为迈向 AI“代理时代”的第一步。该模型已针对提升工具利用率和多步骤代理任务进行了专门优化。训练后优化已显著提升了外部工具的使用和复杂搜索任务的性能。
DeepSeek 的开发速度表明，V4 模型可能会在 OpenAI 的下一个 R2 版本发布之前发布。这一势头可能会加速人工智能行业的传统开发周期，并为更新频率树立新的标准。
DeepSeek 的成功已经激励了世界各地的其他中国人工智能公司和研究人员。开源模型越来越被视为专有解决方案的有效替代方案，这可能会带来更加多元化和竞争激烈的人工智能格局。
挑战和批评
尽管DeepSeek表现优异，但也面临批评。与其他中国人工智能模型一样，DeepSeek也受到某些审查措施的约束，因此可能会被用于政治敏感领域。然而，这些限制通常可以通过技术调整来规避。
训练数据和方法的透明度有限。有人猜测，训练部分基于 ChatGPT 的反馈，因为 DeepSeek 偶尔会声称自己就是 ChatGPT。这种模糊性引发了关于原创性和潜在版权问题的质疑。
DeepSeek 模型的快速发展和低廉价格也引发了人们对其商业模式可持续性的担忧。批评者质疑这种极低的价格能否长期维持，或者这是否是其战略性市场渗透驱动力的一部分。
对人工智能行业的全球影响
DeepSeek V3.1 标志着全球人工智能发展的转折点。该模型证明，创新的软件方法和高效的资源利用比巨额资本投资和获取最新硬件更为重要。这一洞见将影响所有主要人工智能公司的战略。
通过开源模型实现先进人工智能技术的民主化，有望使人工智能能力在全球范围内更加均衡地分布。此前因高成本或技术壁垒而被拒之门外的国家和企业将有机会获得尖端技术。
与此同时，DeepSeek 的成功也引发了人们对技术制裁和出口管制有效性的质疑。以有限的资源实现世界一流的性能，或许可以鼓励其他国家效仿，发展自己的人工智能生态系统。
DeepSeek V3.1 不仅仅代表着一种 AI 模型 – 它象征着 AI 开发、资助和传播方式的根本性转变。技术创新、经济高效的开发和开源可用性的结合，为现有的市场领导者创造了新的机遇，也带来了严峻的挑战。未来的发展将揭示这种方式能否塑造 AI 行业的未来。
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