DeepSeek（深度求索）作为一家致力于实现 AGI（人工通用智能）的中国科技公司，凭借其在大模型技术上的不断创新与突破，在竞争激烈的 AI 领域脱颖而出，成为备受瞩目的行业先锋。
DeepSeek 成立于 2023 年 5 月 16 日，总部坐落于杭州，并在北京设立了研发中心，由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司全资持股。
自 2024 年起，DeepSeek 开启了大模型技术的创新之旅，陆续发布了多款具有开创性的模型。2024 年 1 月 5 日，发布的包含 670 亿参数的 deepseekllm，这是公司的首个大模型，它在 2 万亿 token 的数据集上从零开始训练，数据集涵盖中英文，并将相关模型开源供研究社区使用。此后，DeepSeek 持续发力，相继推出了 deepseekcoder、deepseekmath、deepseek-vl 等一系列模型，不断丰富和完善自身的技术体系。
DeepSeek 大模型以 transformer 架构为基础，这是一种基于注意力机制的自主研发深度神经网络模型。它通过海量语料数据进行预训练，再经过监督微调、人类反馈的强化学习等方式进行对齐，构建起深度神经网络。同时，公司还增加了审核、过滤等安全机制，确保算法模型在部署后能够根据人类指令或提示，实现语义分析、计算推理、问答对话、篇章生成、代码编写等多样化任务。此外，DeepSeek 自主研发的 MoE（混合专家）架构是其重要的技术优势，这一架构使得模型在保持高效的同时，能够处理更为复杂的任务，极大地提升了模型的性能和扩展性。
与其他模型对比
- 性能卓越：在多项基准测试中，DeepSeek 的模型表现出色。例如，deepseekllm67bbase 在推理、编码、数学和中文理解等方面超越了 llama270bbase，deepseekllm67bchat 在编码和数学方面表现优异，在匈牙利国家高中考试中取得了 65 分的成绩，在中文表现上还超越了 gpt-3.5。deepseek-coder-v2 在代码特定任务中达到了与 gpt4-turbo 相当的性能，在编码和数学基准测试中甚至超越了 gpt4-turbo、claude3opus 和 gemini1.5pro 等闭源模型。
- 开源优势：DeepSeek 将多款模型开源，这为研究社区和开发者提供了丰富的资源，促进了人工智能技术的交流与共享，推动了整个行业的发展。相比之下，许多闭源模型限制了研究和应用的范围，而 DeepSeek 的开源举措使得更多的人能够参与到模型的改进和应用开发中，加速了技术的创新和落地。
- 训练成本低：deepseek-v3 在预训练阶段仅使用 2048 块 gpu 训练了 2 个月，花费仅 557.6 万美元，训练费用相比 gpt-4 等大模型要少得多，价格也比平均价格更便宜。这使得 DeepSeek 的模型在成本效益方面具有明显优势，为更多企业和机构提供了使用高性能大模型的可能。
- 中文理解能力强：DeepSeek 的模型在中文理解方面表现突出，更适合本土化应用场景。相比一些国际知名模型，它能够更好地理解和处理中文语境下的各种问题，为中国乃至全球的中文用户提供了更优质的服务。
对国内外 AI 行业形成的挑战
- 技术创新压力：DeepSeek 的快速发展和技术突破，给国内外其他 AI 企业带来了巨大的技术创新压力。为了在竞争中保持领先地位，其他企业不得不加大研发投入，加快技术创新步伐，推动整个行业的技术水平不断提升。
- 市场格局重塑：其开源策略和高性能模型的推出，吸引了大量的研究人员和开发者，改变了市场的竞争格局。越来越多的企业和机构开始关注和使用 DeepSeek 的模型，这对传统的 AI 巨头构成了挑战，可能导致市场份额的重新分配。
- 人才竞争加剧：为了应对 DeepSeek 的竞争，其他 AI 企业需要吸引更多优秀的人才。这将导致人才市场的竞争更加激烈，企业需要提供更具吸引力的待遇和发展机会，以留住和吸引顶尖的 AI 人才。
- 行业标准重新定义：DeepSeek 的技术特点和应用成果，可能促使行业重新审视和定义现有的技术标准和评估体系。随着其模型在性能、成本和开源等方面的优势逐渐显现，行业需要建立新的标准来衡量和评价大模型的优劣，以适应技术的发展和市场的需求。
