DeepSeek（深度求索）引起硅谷“恐慌”，性能超越了美国的顶尖模型，且研发成本更低，使用的芯片性能也较弱。甚至有人猜测DeepSeek（深度求索）模型对美国股市都构成了威胁。中国AI公司证明了用有限的计算资源，足以做出顶尖水平的模型。
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我们来看看deepseek的发展历程，了解进步背后的努力：
DeepSeek模型版本一览：
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DeepSeek公司大事件：
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DeepSeek取得突破的核心
1. 创新架构，降本增效
- MLA（多头潜在注意力机制）架构：DeepSeek独创的MLA架构，显著降低了显存占用和计算量。与传统的MHA架构相比，MLA架构将显存占用降低到传统架构的5% - 13%，极大地提高了模型的运行效率和成本效益。
- MoE（Mixture of Experts）稀疏结构：通过智能分布计算，MoE稀疏结构将计算量降到极限，进一步提高了模型的运行效率。这种结构类似于给汽车换上了一台高效节能的发动机，显著降低了模型的训练和推理成本。
2. 核心技术，全面突破
- 多模态融合技术：DeepSeek能够同时理解文本、图像和音频等多种信息，使AI能够通过多种感官获取和理解世界。这项技术在智能客服、内容生成等领域具有广泛的应用前景。
- AI Agent（智能体）技术：赋予了模型自主任务分解的能力，可以将复杂的任务分解成多个小的子任务，并逐步完成，从而实现企业级流程自动化。这项技术在金融风控、智能制造和供应链管理等领域具有重要应用。
- 边缘计算AI技术：通过适配低功耗芯片，DeepSeek在终端设备上也能发挥强大的作用，响应速度达到毫秒级，功耗降低40%。这项技术在自动驾驶和智能家居等领域具有重要应用。
- AI安全引擎：推出了独特的数据隐私保护协议和深度伪造检测技术，识别准确率超过99%。这项技术为政府、金融和医疗等对数据安全要求极高的行业提供了有力保障。
3. 高效训练与推理
- 低成本训练：DeepSeek-V3的训练成本仅为557.6万美元，远低于OpenAI、Meta等公司用于预训练大型语言模型的数亿美元成本。这一成本优势使得DeepSeek在市场上的性价比极高。
- 高效推理：DeepSeek-R1在推理速度和成本控制方面表现出色，推理成本仅为每百万token 1块钱，极大地降低了企业和开发者使用大模型的门槛。
