这个春节，有一款国产 AI 大模子成了科技新闻里"最靓的仔"，致使回梓乡过年，不少亲戚在饭桌上聊的"下饭话题"齐酿成了 AI。我们这些在北上广互联网公司打工过的牛马，手脚家东说念主眼中独逐个个懂"修电脑"的东说念主才，天然未免要被问到多样相干问题。

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怎么跟不了解科技行业的九故十亲精真金不怕火易懂地讲明晰 DeepSeek，颇破耗了我一番脑汁，但效率还可以，比如我妈听完后一拍大腿示意：省略懂了！（咳咳，有一说一，回答这个问题如故比"为什么不可婚 / 生小孩"，精真金不怕火多了……ㄟ ( ▔ , ▔ ) ㄏ ）接下来我就把我跟我妈讲的空洞一下，但愿能够帮你揭开 DeepSeek 的玄妙面纱。

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

资本大幅裁减

教师模式突破性更动

其中每一条齐为东说念主类通往构建 AGI 创造了有益条目——所谓 AGI，指的是能够像东说念主类通常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、适解除处分多种问题。接下来，我们就精真金不怕火聊聊 DeepSeek 先进在哪儿，有什么特质。

DeepSeek R1 强在哪儿？

DeepSeek 之前，最为东说念主熟知的大模子产物是 ChatGPT，全球月活跃用户约 4 亿。然而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 点死亡。她中午还辞世吗？"

Chatgpt 就会被绕晕，给出不靠谱的谜底。这确认彼时 ChatGPT 并不睬解数字和数理之间，以及事物之间的逻辑关系，它回答对了可能是瞎蒙，可能是言传身教。

注：由于当今的 AI 一经能处分这类问题，这里有意让 ChatGPT 上演更老的版块以展示可能出现的造作

但 DeepSeek R1 在展示扫尾同期，炫耀了齐全的想维力（Cot）推理经由，把问题一步步拆解分析，而况在学习数学题经由中，炫耀出了索求总结数理公式的智力。

这即是 DeepSeek R1 在磋磨性质上不同于 ChatGPT 和 GPT-4/4o 的根蒂分离—— R1 是推理模子，后者不是。

我们为了检修它是否确切学会了数理逻辑，而不是靠累积的语料数据"瞎蒙"，派他去孤立处分各样数学和编程竞赛的问题，扫尾十分亮眼——在 MATH 基准测试中的得分为 97.3，在 AIME 上的得分为 79.8，卓越了 OpenAI 的 o1 预览版。而在中科院物理所的竞赛比拼中，也获得了优异的收获（参见  我们用最近很火的 DeepSeek 挑战了物理所出的竞赛题，扫尾……）

天然，这些测试仅仅从一个方面臆度了 DeepSeek R1 的智力，其他复杂的任务，可能会触及不同的评估递次和地方。

为什么说 R1-Zero 是  

AI 界的"野生学霸"

如若说传统 AI 是"补习班量产的勤学生"，成才主要靠指令真诚天天耳提面命，那 R1-Zero 即是靠自学的"天才少年"。

R1-Zero 的"自学"经由依赖于强化学习（RL）算法，而非传统的东说念主类标注数据。通过反复教师和优化，尽管莫得东说念主工干扰，它仍在特定的反应机制下自我优化，临了在数学题目中展示出了超卓的推明智力。

这个递次跟 ALPhaGo 有些访佛，对，即是阿谁也曾战胜过东说念主类最强棋手的"硅基棋王"——它并莫得左证东说念主类的围棋教程学习，全程也莫得收受过任何东说念主类输入的信号率领，全齐依赖我方和我方"亿局局"棋战、输赢归纳总结，产生了纷乱的棋战战略。

更绝的是，DeepSeek 的解题经由一步步推演，可以长达成百上千字，致使上万，堪比《三体》里罗辑的面壁蓄意——每一步齐充满"如若……那么……"的逻辑推演，而且连中学生齐能看懂它的想维经由。

同期，它的教师递次还带来了效率提高，教师周期更短，资源破钞裁减，由于省去了 SFT 和复杂的赏罚模子，磋磨量减少。

开源：时代界的"东说念主民干戈"

需要指出的是，DeepSeek R1 并不是面前独一的推理模子。OpenAI 的 o1 模子在推理任务上施展也很出色，然而 DeepSeek 有个权臣的不同。

那即是，OpenAI 的 o1 模子像米其林三星餐厅——菜品惊艳，但厨房遏止参不雅。而 DeepSeek 平直把菜谱开源，邀请全寰宇极客来转变——有东说念主往模子里塞《五年高考三年模拟》，教师出秒杀奥数冠军的 AI；有东说念主用 R1 给女一又友写情书，扫尾因为逻辑过于严谨被骂"直男癌"。这种"群殴式更动"，让 AGI 征询从高冷学术圈酿成了全民参与的"黑客马拉松"（指为止时安分全球通过编程、瞎想等手段合营，作念出意旨或实用的情势。）。

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更伏击的是，模子开源，让全寰宇的科技东说念主才，齐有可能站在 R1 的基础上，进行转变再创造。科技的历史程度一经一次次告诉我们：基础时代的传播扩散，会激发更无数、更先进的前沿突破和本体欺诈的表露。

科技树的点亮，没看法仅靠一个东说念主或者一家公司，DeepSeek 的开源，就极度于一次开枝散叶的伏击经由，而这也会提高 DeepSeek 的声望和影响力。

省钱鬼才：资本仅用十分之一

大模子范围的研发其实是很"烧钱"的，许多闻名的大模子，教师一次资本就高达数百万好意思元。

而 DeepSeek 最为东说念主称说念的，是它把资本抹了个零——是的，它平直把资本金额的末尾砍掉了一个" 0 "。精真金不怕火地说，DeepSeek 收受了一系列架构、算法和任务拆分等方面的优化和更动，这样就能只用较低的资本就完成教师任务，而这些方面的创造力恰是 DeepSeek 的超卓之处。

更反学问的是，资本暴降的同期，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 视情况极度于 1 个词语或 1 个汉字），相等符合编写深度诠释或明白无数数据集，手脚出产力器具效用极大提高，活生生把 AI 从"吞金兽"酿成了"招财猫"，利东说念主自私。

用推理竣事环保

最新的征询和报说念炫耀，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磋磨智力大致每 100 天翻一番。面前，ChatGPT 每天需要破钞大致 564 兆瓦时的电能。

同期，复古大模子运算的数据中心作事器会需要破钞无数的水资源来散热。有征询炫耀，ChatGPT-3 在教师期间耗水近 700 吨，自后每回答 20 至 50 个问题，就需破钞 500 毫升水。

耗能、耗水、加多碳排放，也曾是我们担忧通往 AGI 之路的伏击阻力，然而，DeepSeek 的告捷向我们揭示了——偶然我们有其他更好的说念路。

昔日十年，AI 界千里迷于"数目碾压"：堆算力、冲数据量、比谁烧钱多。但 DeepSeek 别有肺肠——与其让 AI 死记硬背《百科全书》，不如教它"奈何像福尔摩斯通常想考"。扫尾在 ARC-AGI 测试（AGI 中枢智力基准）中，R1 系统与东说念主类施展不相高下。

这评释：也许推明智力才是掀开 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 不是传闻

是团队一步步创造的火种

天然 DeepSeek 的故事听起来像一部科幻爽文：它用纯强化学习窒碍了数据独揽，用开源焚烧了全球极客的情谊，再用资本暴降，让 AI 能更好地从执行室走进我们的生存，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 的扫尾。

昔日一年，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，每一步齐获得了权臣的越过， 走得很塌实，而且其更动有开源的信息为证。

因此，不要同意那些逆袭开挂爽文或是抹黑文，我们要降服的是，从东说念主类集体越过的角度讲，过问时分、灵敏和着实能焚烧东说念主的信念，突破式更动一定会表露。

当我们惊叹于 R1 的优异施展时，也别忘了——它省下的每一度电、绽放的每一滑代码，齐在为 AGI 驾临积蓄能量。偶然将来某天，当着实具备通用智能的 AI 追想历史时，会像东说念主类铭刻火种与轮子通常，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 时代诠释 https://arxiv.org/html/2412.19437v1

[ 4 ] 《征询东说念主员发现算法可将东说念主工智能能耗裁减 95%》

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

[ 5 ] DeepSeek R1-Zero 与 R1 的扫尾与分析 . 腾讯云建树者社区 .

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

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

策动制作

作家丨木木   北京师范大学数学专科 资深产物司理   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厚爱东说念主，北京东说念主工智能征询院机器东说念主征询中心主任，博士生导师

策动丨丁崝

责编丨丁崝

审校丨徐来、林林

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