DeepSeek在多个领域表现出色,部分效果甚至优于ChatGPT,尤其在中文处理、数学推理和编程辅助等方面。例如,其DeepSeek-R1模型在数学和逻辑测试中超越了OpenAI O1等模型。
DeepSeek采用了强化学习框架,摒弃了传统AI的“猜字谜式”监督学习,使模型具备真正的推理能力。此外,其混合专家架构(MoE)和多头潜在注意力(MLA)机制,大幅减少了显存占用。
DeepSeek-V3仅耗资600万美元,而同类模型如GPT-4成本高达6300万美元。这种低成本高性能的模式,直接挑战了行业对算力堆砌的依赖。
市场需求与机遇:
AI平民化趋势:DeepSeek吸引了大量非专业用户,同时提供企业级服务,如私有化部署和数据安全。其易用性使得用户无需复杂提示词即可完成自然语言交互。
内容生成热潮:DeepSeek的高效生成能力满足了市场对内容生成的刚需,例如快速整理多语言漫画目录等。
竞品空窗期:部分主流AI产品因政策限制、算力瓶颈或商业化策略调整出现市场空白,DeepSeek迅速填补了这一真空。