在農(nóng)歷新年之際，當(dāng)千家萬(wàn)戶沉浸于節(jié)日的喜慶之時(shí)，科技界的競(jìng)爭(zhēng)卻未曾停歇。一家來(lái)自杭州的新興企業(yè)DeepSeek，以其創(chuàng)新的技術(shù)和開(kāi)源的姿態(tài)，在AI大模型領(lǐng)域掀起了一股新的熱潮。
DeepSeek近期發(fā)布的DeepSeek-V3模型，在多項(xiàng)評(píng)測(cè)中超越了Qwen2.5-72B和Llama-3.1-405B等開(kāi)源模型，性能上與閉源模型GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet不相上下。這一成就迅速吸引了業(yè)內(nèi)人士的廣泛關(guān)注。而隨后發(fā)布的DeepSeek-R1推理模型，更是在性能上實(shí)現(xiàn)了對(duì)OpenAI-o1正式版的對(duì)標(biāo)，同時(shí)公開(kāi)了訓(xùn)練技術(shù)并開(kāi)源了模型權(quán)重。
DeepSeek-R1不僅性能卓越，更重要的是，它為用戶提供了免費(fèi)使用的機(jī)會(huì)。這一舉措無(wú)疑降低了AI技術(shù)的門(mén)檻，使得更多用戶能夠體驗(yàn)到AI大模型的魅力。同時(shí)，DeepSeek-R1還支持聯(lián)網(wǎng)搜索信息，增加了使用的靈活性，使得用戶能夠更便捷地獲取信息并應(yīng)用于實(shí)際工作中。
然而，DeepSeek的爆火也帶來(lái)了不小的壓力。隨著大量用戶的涌入，DeepSeek承受了巨大的訪問(wèn)量和惡意攻擊。盡管如此，DeepSeek團(tuán)隊(duì)依然堅(jiān)守初心，不斷優(yōu)化技術(shù)和服務(wù)，為用戶提供更好的體驗(yàn)。
DeepSeek的成功，得益于其兩大核心技術(shù)：MoE混合專(zhuān)家模型和RL強(qiáng)化學(xué)習(xí)。MoE架構(gòu)將復(fù)雜問(wèn)題分解成多個(gè)更小、更易于管理的子問(wèn)題，由不同的專(zhuān)家網(wǎng)絡(luò)分別處理，從而大大降低了推理成本。而RL強(qiáng)化學(xué)習(xí)則完全依賴環(huán)境反饋來(lái)優(yōu)化模型行為，使得模型在訓(xùn)練中自主發(fā)展出自我驗(yàn)證、反思推理等復(fù)雜行為，達(dá)到ChatGPT o1級(jí)別的能力。
除了技術(shù)上的創(chuàng)新，DeepSeek還注重用戶體驗(yàn)。DeepSeek-R1直接將思考過(guò)程顯示給用戶，讓用戶能夠直觀感受到大模型技術(shù)的實(shí)力。這一舉措不僅提升了用戶體驗(yàn)，也增強(qiáng)了用戶對(duì)AI技術(shù)的信任感和依賴度。
DeepSeek還開(kāi)源了全新的視覺(jué)多模態(tài)模型Janus-Pro-7B。這一模型通過(guò)將視覺(jué)編碼過(guò)程拆分為多個(gè)獨(dú)立的路徑，解決了以往框架中的局限性，提升了框架的靈活性。Janus-Pro在Geneval和DPG-Bench基準(zhǔn)測(cè)試中擊敗了Stable Diffusion和OpenAI的DALL-E 3，成為下一代統(tǒng)一多模態(tài)模型的有力競(jìng)爭(zhēng)者。
DeepSeek的崛起，也引起了其他AI大模型領(lǐng)域企業(yè)的關(guān)注。在DeepSeek發(fā)布DeepSeek-V3后不久，阿里通義團(tuán)隊(duì)也帶來(lái)了他們的Qwen2.5-Max模型。這一模型使用超過(guò)20萬(wàn)億token的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)及精心設(shè)計(jì)的后訓(xùn)練方案進(jìn)行訓(xùn)練，性能表現(xiàn)與DeepSeek V3、GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等業(yè)界領(lǐng)先模型相當(dāng)。
DeepSeek的成功不僅為AI大模型領(lǐng)域帶來(lái)了新的思路和技術(shù)創(chuàng)新，也推動(dòng)了整個(gè)行業(yè)的發(fā)展。隨著越來(lái)越多的企業(yè)加入這一領(lǐng)域，AI技術(shù)的門(mén)檻將不斷降低，更多用戶將能夠體驗(yàn)到AI技術(shù)的便利和魅力。同時(shí)，這也將促進(jìn)AI技術(shù)在更多領(lǐng)域的應(yīng)用和創(chuàng)新，為人類(lèi)社會(huì)帶來(lái)更多的福祉和進(jìn)步。
