过年亲戚不聊成亲聊AI，DeepSeek为啥有这样大的魔力？

这个春节，有一款国产 AI 大模子成了科技新闻里“最靓的仔”，甚而回故土过年，不少亲戚在饭桌上聊的“下饭话题”王人造成了 AI。我们这些在北上广互联网公司打工过的牛马，动作家东说念主眼中独逐一个懂“修电脑”的东说念主才，天然不免要被问到多样关联问题。

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若何跟不了解科技行业的九故十亲浅易易懂地讲澄澈 DeepSeek，颇破耗了我一番脑汁，但恶果还可以，比如我妈听完后一拍大腿暗示：或者懂了！（咳咳，有一说一，呈报这个问题照旧比“为什么不可亲/生小孩”，浅易多了……ㄟ(▔,▔)ㄏ ）接下来我就把我跟我妈讲的空洞一下，但愿能够帮你揭开DeepSeek的玄妙面纱。

先总结一下，DeepSeek 有三宝：

开源普惠，东说念主东说念主可复制嫁接

资本大幅镌汰

西席模式突破性革新

其中每一条王人为东说念主类通往构建 AGI 创造了故意条目——所谓 AGI，指的是能够像东说念主类通常完成多样不同任务的东说念主工智能。它不仅能作念一件事，还能学习、安妥并处置多种问题。接下来，我们就浅易聊聊 DeepSeek 先进在哪儿，有什么脾气。

DeepSeek R1 强在哪儿？

DeepSeek 之前，最为东说念主熟知的大模子家具是 ChatGPT，全球月活跃用户约 4 亿。关联词大部分用户体验到的 ChatGPT 免费版块仍有许多不及。

比如，以前你问 ChatGPT 这样的问题：

“小好意思上昼 9 点的心率是 75bpm，下昼 7 点的血压是 120/80。她于晚上 11 点升天。她中午还在世吗？”

Chatgpt 就会被绕晕，给出不靠谱的谜底。这证明彼时 ChatGPT 并不睬解数字和数理之间，以及事物之间的逻辑关联，它呈报对了可能是瞎蒙，可能是言传身教。

注：由于咫尺的 AI 仍是能处置这类问题，这里专门让 ChatGPT 饰演更老的版块以展示可能出现的造作

但 DeepSeek R1 在展示扫尾同期，骄慢了竣工的念念维力（Cot）推理流程，把问题一步步拆解分析，何况在学习数学题流程中，骄慢出了索求总结数理公式的才能。

这即是 DeepSeek R1 在计较性质上不同于 ChatGPT 和 GPT-4/4o 的根底离别——R1 是推理模子，后者不是。

我们为了考验它是否真实学会了数理逻辑，而不是靠积攒的语料数据“瞎蒙”，派他去零丁处置各种数学和编程竞赛的问题，扫尾十分亮眼——在MATH基准测试中的得分为 97.3，在AIME上的得分为 79.8，高出了 OpenAI 的 o1 预览版。而在中科院物理所的竞赛比拼中，也得到了优异的收货（参见 我们用最近很火的 DeepSeek 挑战了物理所出的竞赛题，扫尾……）

天然，这些测试仅仅从一个方面测度了 DeepSeek R1 的才能，其他复杂的任务，可能会波及不同的评估步谐和主义。

为什么说 R1-Zero 是

AI 界的“野生学霸”

如若说传统 AI 是“补习班量产的勤学生”，成才主要靠指挥老诚天天耳提面命，那 R1-Zero 即是靠自学的“天才少年”。

R1-Zero 的“自学”流程依赖于强化学习（RL）算法，而非传统的东说念主类标注数据。通过反复西席和优化，尽管莫得东说念主工搅扰，它仍在特定的响应机制下自我优化，临了在数学题目中展示出了迥殊的推理才能。

这个步调跟 ALPhaGo 有些雷同，对，即是阿谁也曾慑服过东说念主类最强棋手的“硅基棋王”——它并莫得左证东说念主类的围棋教程学习，全程也莫得接受过任何东说念主类输入的信号指示，透澈依赖我方和我方“亿局局”棋战、赢输归纳总结，产生了宽绰的棋战计谋。

更绝的是，DeepSeek 的解题流程一步步推演，可以长达成百上千字，甚而上万，堪比《三体》里罗辑的面壁有计划——每一步王人充满“如若……那么……”的逻辑推演，而且连中学生王人能看懂它的念念维流程。

同期，它的西席步调还带来了效率进步，西席周期更短，资源阔绰镌汰，由于省去了 SFT 和复杂的赏罚模子，计较量减少。

开源：工夫界的“东说念主民干戈”

需要指出的是，DeepSeek R1 并不是咫尺独一的推理模子。OpenAI 的 o1 模子在推理任务上进展也很出色，关联词 DeepSeek 有个显赫的不同。

那即是，OpenAI 的 o1 模子像米其林三星餐厅——菜品惊艳，但厨房拦阻参不雅。而 DeepSeek 平直把菜谱开源，邀请全寰宇极客来窜改——有东说念主往模子里塞《五年高考三年模拟》，西席出秒杀奥数冠军的 AI；有东说念主用 R1 给女一又友写情书，扫尾因为逻辑过于严谨被骂“直男癌”。这种“群殴式革新”，让 AGI 酌量从高冷学术圈造成了全民参与的“黑客马拉松”（指截止时间内巨匠通过编程、绸缪等技正巧作，作念出敬爱或实用的方法。）。

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更迫切的是，模子开源，让全寰宇的科技东说念主才，王人有可能站在 R1 的基础上，进行窜改再创造。科技的历史进度仍是一次次告诉我们：基础工夫的传播扩散，会激励更大量、更先进的前沿突破和本体愚弄的泄漏。

科技树的点亮，没观念仅靠一个东说念主或者一家公司，DeepSeek 的开源，就相当于一次开枝散叶的迫切流程，而这也会提高 DeepSeek 的声望和影响力。

省钱鬼才：资本仅用十分之一

大模子领域的研发其实是很“烧钱”的，好多闻明的大模子，西席一次资本就高达数百万好意思元。

而 DeepSeek 最为东说念主称说念的，是它把资本抹了个零——是的，它平直把资本金额的末尾砍掉了一个“0”。浅易地说，DeepSeek罗致了一系列架构、算法和任务拆分等方面的优化和革新，这样就能只用较低的资本就完成西席任务，而这些方面的创造力恰是 DeepSeek 的迥殊之处。

更反知识的是，资本暴降的同期，性能反而飙升：它能够在一个苦求中处理多达 128000 个 Token、一次最多可以生成 32000 个 Token（注：1 个 token 视情况相当于 1 个词语或 1 个汉字），相称相宜编写深度叙述或瓦解大量数据集，动作坐蓐力器具效力极大进步，活生生把 AI 从“吞金兽”造成了“招财猫”，利东说念主自私。

用推理已矣环保

最新的酌量和报说念骄慢，跟着东说念主工智能行业的鸿沟和影响力急剧扩大，防守东说念主工智能增长所需的计较才能梗概每 100 天翻一番。咫尺，ChatGPT 每天需要阔绰梗概 564 兆瓦时的电能。

同期，撑握大模子运算的数据中心职业器会需要阔绰大量的水资源来散热。有酌量骄慢，ChatGPT-3 在西席时间耗水近 700 吨，后来每呈报 20 至 50 个问题，就需阔绰 500 毫升水。

耗能、耗水、增多碳排放，也曾是我们担忧通往 AGI 之路的迫切阻力，关联词，DeepSeek 的告捷向我们揭示了——或然我们有其他更好的说念路。

曩昔十年，AI 界千里迷于“数目碾压”：堆算力、冲数据量、比谁烧钱多。但 DeepSeek 独辟路子——与其让 AI 死记硬背《百科全书》，不如教它“何如像福尔摩斯通常念念考”。扫尾在 ARC-AGI 测试（AGI 中枢才能基准）中，R1 系统与东说念主类进展不相高下。

这讲明：也许推理才能才是掀开 AGI 之门的钥匙，而钥匙孔里透出的光，正在被开源社区的手电筒照得越来越亮。

DeepSeek 不是别传

是团队一步步创造的火种

天然 DeepSeek 的故事听起来像一部科幻爽文：它用纯强化学习冲破了数据把持，用开源点火了全球极客的厚谊，再用资本暴降，让 AI 能更好地从施行室走进我们的生计，但它毫不像某些流量自媒体为了博眼球说的那样横空出世，更不是什么抄袭了其他厂家 AI 的扫尾。

曩昔一年，DeepSeek 团队一直面面俱到，从 V2 模子（2024 年 5 月发布），到 V3 模子（2024 年 12 月发布），到最近的 R1 和 R1-zero 模子，每一步王人得到了显赫的跳动， 走得很塌实，而且其革新有开源的信息为证。

因此，不要搭理那些逆袭开挂爽文或是抹黑文，我们要敬佩的是，从东说念主类集体跳动的角度讲，插足时间、灵敏和着实能点火东说念主的信念，突破式革新一定会泄漏。

当我们惊叹于 R1 的优异进展时，也别忘了——它省下的每一度电、洞开的每一滑代码，王人在为 AGI 莅临积蓄能量。或然翌日某天，当着实具备通用智能的AI归来历史时，会像东说念主类牢记火种与轮子通常，为 DeepSeek 当前一块里程碑。

参考文件

[1]《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》 https://arxiv.org/abs/2501.12948

[2]DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language ModelDeepSeek-V3 Technical Report https://arxiv.org/abs/2405.04434

[3]DeepSeek-V3 工夫叙述 https://arxiv.org/html/2412.19437v1

[4]《酌量东说念主员发现算法可将东说念主工智能能耗镌汰 95%》

https://oilprice.com/Energy/Energy-General/Researchers-Discover-Algorithm-to-Slash-AI-Energy-Consumption-by-95.html

[5]DeepSeek R1-Zero与R1的扫尾与分析. 腾讯云缔造者社区.

https://cloud.tencent.com/developer/article/2493328

[6]GPT-4 Can't Reason https://arxiv.org/abs/2308.03762

筹备制作

作家丨木木 北京师范大学数学专科 资深家具司理 东说念主工智能创业者

审核丨于乃功 北京工业大学机器东说念主工程专科认真东说念主，北京东说念主工智能酌量院机器东说念主酌量中心主任，博士生导师

筹备丨丁崝

责编丨丁崝

审校丨徐来、林林