DeepSeek又是免费又是开源，究竟图什么？

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来源：鼠妈杂谈

DeepSeek如一阵旋风，迅速占领全球140多个国家下载排行榜榜首，其冲击力把美国人工智能领域搞得目瞪口呆。

性能冲击

DeepSeek-R1在数学推理、代码生成等任务中表现超越或比肩OpenAI的GPT-4o、Meta的Llama 3等模型。例如，其在AIME 2024数学基准测试中成功率达79.8%，显著高于OpenAI的同类模型。这种技术突破直接动摇了美国公司长期以来的技术领先地位。

微软、英伟达等公司震惊之余，迅速接入DeepSeek-R1模型，以保持产品竞争力。同时，OpenAI加速模型优化，推出低成本版本以应对市场压力。

成本冲击

DeepSeek-R1仅用2048块英伟达H800芯片（中国特供版）和557.6万美元的训练成本，耗时不到两个月即完成开发，成本仅为美国同类模型的1%。

相比之下，OpenAI和Anthropic的模型训练成本高达数亿美元。这一低成本路径迫使美国企业重新审视其依赖高投入的“大力出奇迹”研发模式。

美国企业开始探索“轻量化模型”和强化学习技术，试图复制DeepSeek的低成本路径。例如，Meta计划优化Llama系列模型的训练效率。

开源冲击

DeepSeek-R1不仅开源免费，还允许用户自由修改和二次开发。这种开放性与美国主流闭源策略形成鲜明对比，吸引了全球开发者生态的转向。例如，英伟达、亚马逊、微软等美国科技巨头已宣布接入DeepSeek-R1模型以增强自身产品竞争力。

DeepSeek的开源模式被视作对美国闭源霸权的挑战。Meta等坚持开源的公司与OpenAI的闭源阵营形成对立。硅谷舆论开始反思“开放科学”的价值，认为开源可能成为未来AI竞争的核心。

DeepSeek的成功证明开源模型在性能和成本上可媲美闭源巨头，可能引发全球AI开发模式向开源倾斜。开发者更倾向于选择低成本、可定制化的技术，削弱美国闭源公司的市场主导权。

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