DeepSeek最新模型R1的推出，瞬间刺破了美国的AI泡沫，奥特曼和扎克伯格紧张到头脑发慌，就连卖显卡的黄仁勋都擦了一把冷汗。究竟是什么魔力，让一家名不见经传的公司搅起翻天巨浪。

非任何互联网科技巨头出身的DeepSeek用最先进的算法模型给全世界上了一课，不仅美国科技巨头傻眼，中国科技巨头也感到不可思议。

作为一款开源模型，R1在数学、代码、自然语言推理等任务上的性能能够比肩OpenAI o1模型正式版，并采用MIT许可协议，支持免费商用、任意修改和衍生开发等。目前，在国外大模型排名榜Chatbot Arena上，DeepSeek-R1的基准测试排名已经升至全类别大模型第三，与OpenAI的ChatGPT-4o最新版并列，并在风格控制类模型（StyleCtrl）分类中与OpenAI的o1模型并列第一。

那么，DeepSeek大模型到底有哪些无法超越的独家优势？

1. 训练成本极低，费用只有557.6万美元

据DeepSeek介绍，R1的预训练费用只有557.6万美元，在2048块英伟达H800 GPU（针对中国市场的低配版GPU）集群上运行55天完成，仅是OpenAI GPT-4o模型训练成本的不到十分之一。

在API定价方面，DeepSeek R1服务对每百万输入token收取0.55美元，对每百万输出token收取2.19美元/百万，而OpenAI最新版o1模型的相应收费分别为15美元/百万和60美元/百万。

2. DeepSeek给出了新的AI大模型搭建思路

英伟达高级研究科学家Jim Fan表示，DeepSeek-R1可能是“首个展示了RL（强化学习）飞轮可以发挥作用且能带来持续增长的OSS（开源软件）项目”。其中，“飞轮”用来形容AI系统中自我强化、正向循环的过程。DeepSeek的论文显示，不同于过去AI模型往往依赖于监督微调（SFT，指AI模型通过已标注的数据进行训练），R1完全由强化学习驱动，证明了直接强化学习是可行的。

3. DeepSeek-V3的开源模型超越了GPT-4o1的闭源模型

DeepSeek-V3 的核心技术优势包括：

• 混合专家（MoE）架构：DeepSeek-V3 拥有 6710 亿参数，但在实际运行中，每个输入仅激活 370 亿参数，这种选择性激活的方式大大降低了计算成本，同时保持了高性能。
• 多头潜在注意力（MLA）：该架构在 DeepSeek-V2 中已经得到验证，能够实现高效的训练和推理。
• 无辅助损失的负载平衡策略：这一策略旨在最小化因负载平衡对模型性能产生的负面影响。
• 多 tokens 预测训练目标：该策略提升了模型的整体性能。
• 高效的训练框架：采用 HAI-LLM 框架，支持 16-way Pipeline Parallelism（PP）、64-way Expert Parallelism（EP）和 ZeRO-1 Data Parallelism（DP），并通过多种优化手段降低了训练成本。

4. 人才密度极高，且多来自于中国本土市场

创始人梁文锋是浙江大学信息与通信工程专业的硕士，在他带领下的DeepSeek对人才极其看重，不看经验，只看能力。

DeepSeek团队规模并不大，不到140人，工程师和研发人员几乎都来自清华大学、北京大学、中山大学、北京邮电大学等国内顶尖高校，鲜有“海归”，而且工作时间都不长，不少还是在读博士。即便是团队的管理者，也非常年轻。

核心成员之一邵智宏此前是清华大学交互式人工智能（CoAI）课题组博士生，主要研究自然语言处理、深度学习，对构建稳健且可扩展的AI系统有着独特见解。他曾服务于微软研究院，加入DeepSeek团队之后，参与了多个重要项目的研发，包括DeepSeek-Math、DeepSeek-Prover和DeepSeek-Coder-v2等。

GRPO算法创新的另一重要贡献者是朱琪豪，是北京大学计算机学院2024届的博士毕业生，专注于深度代码学习研究。

他的同学代达劢则在更早的时候加入这个团队，参与了DeepSeek大模型从V1到V3每一代的研发，已经是元老级研发人员，也在学生时代获得多项论文奖。

负责DeepSeek大模型训练及推理基础架构的，是同样刚毕业的工程师赵成钢。加入DeepSeek之前，他曾在英伟达公司实习。

DeepSeek团队中其他核心人员还包括：Peiyi Wang（北大博士生）、王炳宣（清华博士生）、吴作凡（中山大学博士生）、任之洲（中山大学博士生）、周雨杨（中山大学博士生）和罗翔煜（中山大学博士生）等。

对于DeepSeek的巨大成功，国际主流媒体给予了超高赞誉。

《金融时报》指出，DeepSeek 的成功颠覆了‘AI 研发必须依赖巨额投入’的传统认知，证明精准的技术路线同样能实现卓越的研究成果。更重要的是，DeepSeek 团队对技术创新的无私分享，让这家更注重研究价值的公司成为了一个格外强劲的竞争对手。

《经济学人》表示，认为中国 AI 技术在成本效益方面的快速突破，已经开始动摇美国的技术优势，这可能会影响美国未来十年的生产力提升和经济增长潜力。

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