这个春节开云·kaiyun体育，有一款国产 AI 大模子成了科技新闻里"最靓的仔"，以致回闾阎过年，不少亲戚在饭桌上聊的"下饭话题"皆造成了 AI。我们这些在北上广互联网公司打工过的牛马，行为家东说念主眼中唯独一个懂"修电脑"的东说念主才，天然不免要被问到多样关联问题。

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怎么跟不了解科技行业的九故十亲简单易懂地证明晰 DeepSeek，颇糟蹋了我一番脑汁，但后果还可以，比如我妈听完后一拍大腿示意：粗略懂了！（咳咳，有一说一，回答这个问题照旧比"为什么不能亲 / 生小孩"，简单多了……ㄟ ( ▔ , ▔ ) ㄏ ）接下来我就把我跟我妈讲的轮廓一下，但愿能够帮你揭开 DeepSeek 的好意思妙面纱。

先总结一下，DeepSeek 有三宝：

开源普惠，东说念主东说念主可复制嫁接

本钱大幅镌汰

西宾模式突破性立异

其中每一条皆为东说念主类通往构建 AGI 创造了有益要求——所谓 AGI，指的是能够像东说念主类同样完成多样不同任务的东说念主工智能。它不仅能作念一件事，还能学习、顺应并处分多种问题。接下来，我们就简单聊聊 DeepSeek 先进在哪儿，有什么特色。

DeepSeek R1 强在哪儿？

DeepSeek 之前，最为东说念主熟知的大模子家具是 ChatGPT，全球月活跃用户约 4 亿。然则大部分用户体验到的 ChatGPT 免费版块仍有许多不及。

比如，以前你问 ChatGPT 这样的问题：

"小好意思上昼 9 点的心率是 75bpm，下昼 7 点的血压是 120/80。她于晚上 11 点圆寂。她中午还谢世吗？"

Chatgpt 就会被绕晕，给出不靠谱的谜底。这证据彼时 ChatGPT 并不睬解数字和数理之间，以及事物之间的逻辑干系，它回答对了可能是瞎蒙，可能是如法炮制。

注：由于当今的 AI 如故能处分这类问题，这里有意让 ChatGPT 饰演更老的版块以展示可能出现的装假

但 DeepSeek R1 在展示终端同期，高慢了无缺的想维力（Cot）推理历程，把问题一步步拆解分析，况兼在学习数学题历程中，高慢出了索求总结数理公式的才能。

这即是 DeepSeek R1 在诡计性质上不同于 ChatGPT 和 GPT-4/4o 的根柢别离—— R1 是推理模子，后者不是。

我们为了考研它是否确凿学会了数理逻辑，而不是靠积蓄的语料数据"瞎蒙"，派他去零丁处分各样数学和编程竞赛的问题，终端十分亮眼——在 MATH 基准测试中的得分为 97.3，在 AIME 上的得分为 79.8，迥殊了 OpenAI 的 o1 预览版。而在中科院物理所的竞赛比拼中，也获取了优异的收货（参见  我们用最近很火的 DeepSeek 挑战了物理所出的竞赛题，终端……）

天然，这些测试仅仅从一个方面忖度了 DeepSeek R1 的才能，其他复杂的任务，可能会波及不同的评估圭臬和方针。

为什么说 R1-Zero 是  

AI 界的"野生学霸"

要是说传统 AI 是"补习班量产的勤学生"，成才主要靠教训敦厚天天耳提面命，那 R1-Zero 即是靠自学的"天才少年"。

R1-Zero 的"自学"历程依赖于强化学习（RL）算法，而非传统的东说念主类标注数据。通过反复西宾和优化，尽管莫得东说念主工骚动，它仍在特定的反映机制下自我优化，终末在数学题目中展示出了不凡的推理才能。

这个圭臬跟 ALPhaGo 有些雷同，对，即是阿谁也曾征服过东说念主类最强棋手的"硅基棋王"——它并莫得凭据东说念主类的围棋教程学习，全程也莫得经受过任何东说念主类输入的信号率领，透彻依赖我方和我方"亿局局"棋战、赢输归纳总结，产生了广阔的棋战计谋。

更绝的是，DeepSeek 的解题历程一步步推演，可以长达成百上千字，以致上万，堪比《三体》里罗辑的面壁遐想——每一步皆充满"要是……那么……"的逻辑推演，而且连中学生皆能看懂它的想维历程。

同期，它的西宾圭臬还带来了效率提高，西宾周期更短，资源消耗镌汰，由于省去了 SFT 和复杂的赏罚模子，诡计量减少。

开源：时期界的"东说念主民干戈"

需要指出的是，DeepSeek R1 并不是面前唯独的推理模子。OpenAI 的 o1 模子在推理任务上进展也很出色，然则 DeepSeek 有个显耀的不同。

那即是，OpenAI 的 o1 模子像米其林三星餐厅——菜品惊艳，但厨房隔断参不雅。而 DeepSeek 平直把菜谱开源，邀请全天下极客来修订——有东说念主往模子里塞《五年高考三年模拟》，西宾出秒杀奥数冠军的 AI；有东说念主用 R1 给女一又友写情书，终端因为逻辑过于严谨被骂"直男癌"。这种"群殴式立异"，让 AGI 议论从高冷学术圈造成了全民参与的"黑客马拉松"（指限度时天职各人通过编程、遐想等技刚巧作，作念出真谛或实用的格式。）。

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更遑急的是，模子开源，让全天下的科技东说念主才，皆有可能站在 R1 的基础上，进行修订再创造。科技的历史进度如故一次次告诉我们：基础时期的传播扩散，会激励更大皆、更先进的前沿突破和本体附近的袒露。

科技树的点亮，没倡导仅靠一个东说念主或者一家公司，DeepSeek 的开源，就尽头于一次开枝散叶的遑急历程，而这也会提高 DeepSeek 的声望和影响力。

省钱鬼才：本钱仅用十分之一

大模子边界的研发其实是很"烧钱"的，许多有名的大模子，西宾一次本钱就高达数百万好意思元。

而 DeepSeek 最为东说念主称说念的，是它把本钱抹了个零——是的，它平直把本钱金额的末尾砍掉了一个" 0 "。简单地说，DeepSeek 接管了一系列架构、算法和任务拆分等方面的优化和立异，这样就能只用较低的本钱就完成西宾任务，而这些方面的创造力恰是 DeepSeek 的不凡之处。

更反学问的是，本钱暴降的同期，性能反而飙升：它能够在一个苦求中处理多达 128000 个 Token、一次最多可以生成 32000 个 Token（注：1 个 token 视情况尽头于 1 个词语或 1 个汉字），相配稳当编写深度陈说或判辨大皆数据集，行为坐蓐力器用遵守极大提高，活生生把 AI 从"吞金兽"造成了"招财猫"，利东说念主自私。

用推理杀青环保

最新的议论和报说念高慢，跟着东说念主工智能行业的范围和影响力急剧扩大，看护东说念主工智能增长所需的诡计才能苟简每 100 天翻一番。面前，ChatGPT 每天需要消耗苟简 564 兆瓦时的电能。

同期，复旧大模子运算的数据中心工作器会需要消耗大皆的水资源来散热。有议论高慢，ChatGPT-3 在西宾时间耗水近 700 吨，后来每回答 20 至 50 个问题，就需消耗 500 毫升水。

耗能、耗水、增多碳排放，也曾是我们担忧通往 AGI 之路的遑急阻力，然则，DeepSeek 的成效向我们揭示了——巧合我们有其他更好的说念路。

畴前十年，AI 界千里迷于"数目碾压"：堆算力、冲数据量、比谁烧钱多。但 DeepSeek 别具肺肠——与其让 AI 死记硬背《百科全书》，不如教它"何如像福尔摩斯同样想考"。终端在 ARC-AGI 测试（AGI 中枢才能基准）中，R1 系统与东说念主类进展不相高下。

这证明：也许推理才能才是大开 AGI 之门的钥匙，而钥匙孔里透出的光，正在被开源社区的手电筒照得越来越亮。

DeepSeek 不是据说

是团队一步步创造的火种

诚然 DeepSeek 的故事听起来像一部科幻爽文：它用纯强化学习摧毁了数据操纵，用开源燃烧了全球极客的情感，再用本钱暴降，让 AI 能更好地从施行室走进我们的生涯，但它毫不像某些流量自媒体为了博眼球说的那样横空出世，更不是什么抄袭了其他厂家 AI 的终端。

畴前一年，DeepSeek 团队一直四平八稳，从 V2 模子（2024 年 5 月发布），到 V3 模子（2024 年 12 月发布），到最近的 R1 和 R1-zero 模子，每一步皆获取了显耀的当先， 走得很塌实，而且其立异有开源的信息为证。

因此，不要接待那些逆袭开挂爽文或是抹黑文，我们要坚信的是，从东说念主类集体当先的角度讲，参加时分、智谋和真确能燃烧东说念主的信念，突破式立异一定会袒露。

当我们瞻仰于 R1 的优异进展时，也别忘了——它省下的每一度电、怒放的每一排代码，皆在为 AGI 驾临积蓄能量。巧合畴昔某天，当真确具备通用智能的 AI 回来历史时，会像东说念主类难忘火种与轮子同样，为 DeepSeek 面前一块里程碑。

参考文件

[ 1 ] 《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》   https://arxiv.org/abs/2501.12948

[ 2 ] DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language ModelDeepSeek-V3 Technical Report https://arxiv.org/abs/2405.04434

[ 3 ] DeepSeek-V3 时期陈说 https://arxiv.org/html/2412.19437v1

[ 4 ] 《议论东说念主员发现算法可将东说念主工智能能耗镌汰 95%》

https://oilprice.com/Energy/Energy-General/Researchers-Discover-Algorithm-to-Slash-AI-Energy-Consumption-by-95.html

[ 5 ] DeepSeek R1-Zero 与 R1 的终端与分析 . 腾讯云确立者社区 .

https://cloud.tencent.com/developer/article/2493328

[ 6 ] GPT-4 Can't Reason   https://arxiv.org/abs/2308.03762

探讨制作

作家丨木木   北京师范大学数学专科 资深家具司理   东说念主工智能创业者

审核丨于乃功 北京工业大学机器东说念主工程专科戒备东说念主，北京东说念主工智能议论院机器东说念主议论中心主任，博士生导师

探讨丨丁崝

责编丨丁崝

审校丨徐来、林林

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