DeepSeek：开源人工智能挑战者重新定义行业 | ChatGPT 与 DeepSeek 的对比

什么是 DeepSeek？

DeepSeek 是一家中国人工智能 (AI) 初创公司，因其创新的 AI 开发方式而最近受到全球关注。与许多西方科技巨头开发的专有 AI 模型不同，DeepSeek 采用了开源原则，使其模型全球开发者都可以访问。其最新发布的 DeepSeek-R1 是一个先进的语言模型，专注于推理和解决问题，直接与 OpenAI 的 ChatGPT 等模型竞争。

DeepSeek 采用独特的架构，强调效率、可扩展性和适应性。它尤其以处理复杂任务的能力而闻名，例如深度数据分析、语言理解和创意内容生成。其突出的特点之一是 R1 架构，经过优化，适合训练和部署，使其能够在本地硬件上也能表现良好。

DeepSeek-R1 的关键创新

1. 无监督强化学习 (SFT)

与依赖大规模监督数据集的传统大型语言模型 (LLMs) 不同，DeepSeek-R1-Zero 完全通过 强化学习 进行训练。这种方法使模型能够通过反复调整其推理策略来自我改进。研究表明，仅通过强化学习，DeepSeek-R1-Zero 在 AIME 2024 基准测试中达到了令人印象深刻的 71.0% pass@1 分数，而通过多数投票进一步提高到 86.7%。这些结果突出了强化学习在 增强逻辑推理能力 方面的潜力，即无需大量预先标记的数据。

2. 解决可读性和语言混合问题

尽管 DeepSeek-R1-Zero 显示出 强大的推理能力，但在其响应中存在 可读性差 和 语言不一致 的问题。为缓解这些问题，研究团队推出了 DeepSeek-R1，该模型引入了 冷启动训练阶段，使用精心挑选的数据。这一补充确保模型不仅在推理上表现出色，同时生成的输出更具一致性、结构性和用户友好性。

3. 多阶段训练以增强性能

DeepSeek-R1 遵循结构化的 多阶段训练流程 来精炼其推理过程：

阶段 1：冷启动数据收集 — 通过高质量的推理示例对模型进行微调，以建立坚实的基础。
阶段 2：针对推理的强化学习 — 模型经历一个专注于推理密集型任务（如数学、编程和逻辑问题解决）的强化学习阶段。
阶段 3：带拒绝采样的监督微调 (SFT) — 根据 RL 优化后的模型生成新的训练样本，进一步提高模型的连贯性和上下文准确性。
阶段 4：针对泛化的强化学习 — 最终的 RL 阶段微调模型的能力，使其能够应对广泛的查询，确保在多样化场景中的 适应性和精确性。

4. 蒸馏：赋予小模型推理能力

除了开发高性能的大模型，研究还探索了 知识蒸馏，这是一种将 DeepSeek-R1 的推理能力转移到 较小、更高效模型 的过程。这些蒸馏模型表现出优越的性能，超过标准的微调模型，证明 小型 AI 模型能够继承来自大型模型的复杂推理模式。

DeepSeek 为什么受到欢迎？

DeepSeek 的快速流行主要由于几个关键因素：

创新架构 — R1 架构是一项颠覆性的设计，旨在轻量级而强大，使用户能够在本地计算机上部署模型，而无需大量计算资源。这对于希望在不依赖云解决方案的情况下进行 AI 实验的人来说是一个有吸引力的选择。
开源可访问性 — 与主要封闭源的 OpenAI GPT 模型不同，DeepSeek-R1 采用宽松的 MIT 许可证发布。这允许开发者在几乎没有限制的情况下修改、改进和将模型集成到自己的应用程序中。开源的性质鼓励 AI 社区内部的创新和合作。
成本效益的开发 — DeepSeek 成功地以西方 AI 公司的一小部分成本训练其模型。报告表明，DeepSeek-R1 的开发成本约为 560 万美元，使用了 2048 个 Nvidia H800 GPU，展示了高度优化的训练过程。
强大的推理能力 — DeepSeek-R1 的一大亮点是它专注于高级推理任务，包括数学、编程和逻辑问题解决，这使其在企业和研究应用中尤其有价值。
与成熟 AI 巨头的竞争 — AI 行业一直由 OpenAI、Google 和 Anthropic 等公司主导。DeepSeek 作为开源、成本有效的替代品的加入，正在挑战现状，推动行业朝着更透明和可访问的方向发展。
全球吸引力 — 尽管 DeepSeek 通常与中国创新联系在一起，但其能力超越地理界限。其模型旨在适用广泛，使其适用于全球范围内的多个行业和用例。

DeepSeek 与 OpenAI 的 ChatGPT 有何不同？

尽管 DeepSeek-R1 和 OpenAI 的 ChatGPT 都属于同一家族的大型语言模型 (LLMs)，但它们之间存在几个关键区别：

| 特征 | DeepSeek-R1 | OpenAI ChatGPT | | --------- | ---------------- | ---------------- | | 源代码 | 开源 (MIT 许可证) | 关闭源代码 (除旧版本如 GPT-2) | | 推理能力 | 针对深度推理和问题解决进行了优化 | 通用对话和推理 | | 训练成本 | 约 560 万美元 | 估计以亿计 | | GPU 使用 | 2048 个 Nvidia H800 GPU | 使用高端集群和大量资源 | | 可用性 | 对开发者和研究人员免费 | 需要 API 访问并有付费层次 | | 部署灵活性 | 针对本地硬件进行了优化 | 主要基于云基础设施 | | 定制化 | 完全可定制和以社区驱动 | 由于专有性质限制了定制化 |

基准测试表现：DeepSeek-R1 与领先 AI 模型

DeepSeek-R1 的有效性通过严格的基准测试在多个推理和知识基础任务中得到了验证：

AIME 2024 (Pass@1): 79.8%，超越 OpenAI-o1-mini。
MATH-500 (Pass@1): 97.3%，与 OpenAI-o1–1217 平起平坐。
GPQA Diamond (研究生级QA): 71.5%，展示出强大的事实知识。
Codeforces (竞争编程): 96.3% 百分位排名，确认其专业级编程能力。

这些结果表明 DeepSeek-R1 不仅是 高效的开源替代品，而且在 AI 的推理能力上迈出了重要一步。

DeepSeek-R1 的技术优势

DeepSeek-R1 引入了若干创新，使其在竞争激烈的 AI 领域中脱颖而出：

纯强化学习 — 相较于依赖于大量监督学习的传统 LLM，DeepSeek-R1 采用强化学习技术自然地发展推理行为，如自我验证和扩展思维链。
语言一致性机制 — 在训练多语言模型时，保持连贯性是一个挑战。DeepSeek 通过在训练过程中实施奖励机制来增强语言一致性，从而解决了这一问题。
高效资源利用 — 训练大型 AI 模型通常资源密集，但 DeepSeek 优化了其架构，使其能够在相对较少的 GPU 上高效运行，从而使高质量 AI 更加可及。
低硬件要求 — 与许多需要高端 GPU 的 AI 模型不同，DeepSeek-R1 旨在高效地在本地机器上运行，从而减少对昂贵云服务的依赖。

DeepSeek 对 AI 行业的影响

DeepSeek 的出现正在多方面重塑 AI 领域：

民主化 AI 开发 — 通过提供开源模型，DeepSeek 使初创企业、研究人员和独立开发者可在不面临限制性许可协议的情况下在其技术之上构建。
挑战西方 AI 主导地位 — 随着中国公司积极投资于 AI 研究，DeepSeek 代表了一波新的竞争，可能导致全球 AI 采用的创新和成本降低。
推动企业 AI 采用 — 许多中国及其他地区的公司已经开始将 DeepSeek 的模型集成到他们的应用程序中，从聊天机器人到数据分析工具。
鼓励 AI 训练的效率 — DeepSeek 能够以最少的资源获得高性能，这突显出许多现有 AI 模型的低效率，促使人们讨论更可持续的 AI 开发。

如何开始使用 DeepSeek

如果你有兴趣探索 DeepSeek，这里有一个快速指南：

安装 — 通过按照文档中提供的说明，你可以在本地 PC 上安装 DeepSeek。过程简单，所需配置很少。
硬件要求 — DeepSeek 的一个优点是其低硬件要求。你无需高端 GPU 即可运行该模型，使其更易于广泛受众使用。
部署 — 一旦安装完成，你可以将 DeepSeek 部署用于各种任务，如文本生成、数据分析，或甚至构建自定义 AI 应用。
社区支持 — DeepSeek 拥有一个不断壮大的开发者和研究人员社区，他们分享技巧、教程和最佳实践。参与这个社区可以帮助你充分利用该模型。

挑战与未来展望

尽管实现了令人振奋的进展，DeepSeek 仍面临几个挑战：

可读性和语言混合问题 — 一些用户报告由于模型的训练数据和语言处理方法，回应中存在不一致的问题。
市场竞争 — 尽管 DeepSeek 获得了关注，但仍面临 OpenAI、Google 和 Meta 等成熟企业的强大竞争。
监管和伦理考量 — 随着 AI 开发的扩展，有关偏见、虚假信息和负责任的 AI 部署的伦理问题仍然至关重要。

展望未来，预计 DeepSeek 将继续改进其模型，增强其推理能力，并扩大其在企业和研究应用中的采用。

结论

DeepSeek 是一个颠覆性的 AI 模型，正在重新定义人工智能的可能性。其创新的架构、开源性质和令人印象深刻的表现使其在 AI 领域内成为强有力的竞争者。虽然它与 ChatGPT 等模型有一些相似之处，但其独特的特点和可达性使其与众不同。

随着 AI 行业的持续发展，DeepSeek 对效率、可扩展性和社区驱动发展的重视，可能会激发新的创新并塑造 AI 的未来。

DeepSeek-R1 标志着 AI 推理发展中的一个重要里程碑，证明仅靠强化学习就可以推动逻辑处理的显著改善。其 多阶段训练方法 成功减轻了可读性和语言一致性等常见挑战，而其 蒸馏策略 则确保即使是较小的模型也能受益于其创新。

展望未来，预计 DeepSeek-R1 的后续版本将：

进一步 细化多轮推理能力，以解决复杂问题。
增强 语言一致性，以减少多语言处理中的问题。
优化 软件工程应用，使 AI 在技术领域中发挥更大作用。

通过挑战传统的 AI 训练方法，DeepSeek-R1 为新一代 高效、开源和高性能的推理模型 铺平了道路，民主化访问先进 AI 能力。

DeepSeek：重塑行业的开源AI挑战者，你了解了吗？