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DeepSeek:这年还能过吗
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DeepSeek在AI领域表现出色,其R1模型性能稳步提升且成本效益高,引领大模型走入1元时代,还具有开源彻底、专注理科类能力等特点,为AI厂商带来启示。

🎯DeepSeek的R1模型性能提升,成本仅为OpenAI的2%

💸DeepSeek定价优势明显,API价格仅为OpenAI的3%

🔓DeepSeek开源彻底,连训练日志等都完整公开

📚DeepSeek专注理科类能力,保持持续小胜

原创 小可怜Gemini 2025-01-27 19:42 福建

 

这一波,Deepseek 站在大气层上,但是不管它在大气层或者跌入泥土中,它仍然是 DeepSeek,与他有关,也与他无关。

当整个产业为数据枯竭,算力不足而遍地哀嚎时, Sam 奥特曼天天站着钱不够钱来的时候,DeepSeek的 R1又交上了一副新的答卷,小小震撼了整个产业。

我个人很喜欢 DeepSeek,产品策略简单清晰,投入聚焦有深度且追求创新,大家都知道叙事故事自然是越多越好,这样才能融到更多的钱,烧到更多的钱,以及圈住客户,以及活下来。

靠硬实力说话

DeepSeek 很简单,我曾经主动找他们说...有啥消息可以爆料下的,我免费写稿子。

它是这么答复的。

坑爹啊,我一个自媒体和你搞什么科技创新啊 QAQ,这不是为难我胖虎吗

从这一点其实就可以说明,Deepseek无意通过跑马圈地来扩大自己的份额。

而实际上 DeepSeek 的模型性能也再稳步提升,至于炸裂的DeepSeek R1 训练成本是OpenAI 这位老大哥的 2%。

DeepSeek-R1 的成本效益也非常高:训练模型的成本比竞争对手低 95%,其 API 成本仅为每百万代币 0.55 美元,是 OpenAI O1 成本的 2%。这一新成本具有颠覆性,使大多数企业都能使用推理模型。

因此在定价上DeepSeek 的API 价格是 16 元/百万输出!而 OpenAI 的 O1 输出是 432元/百万输出!

相当于只要 3%的价格!怪不得全球直呼真香,当苦无愧的推理类模型的性价比之王,当然缺点肯定是有的,除了性能上有差距以外,上下文与输出长度应该是比不上 O1,正所谓:


主动普惠 AI

在大模型的价格飘在天上的时候,Deepseek 就已经主动将大模型价格定位 1 元/百万(Token 文字),甚至还提供了缓存机制,缓存下价格还能再降到 10%。

大家以为它是赔本卖吆喝,其实不是,答曰:“略有赚头”,自此之后大模型开始走入了 1 元时代,各家或多或少都拿出些普惠模型/免费模型,比如智谱的 Flash系列全免(文本与多模态能力)。

你看看现在国内到底有哪几家公司支持Cache 缓存机制的? 没有几家,Deepseek 真的是想为你节约每一分钱。

而普惠 AI 后,也没啥软文,都靠自来水发发文章,如果某些厂商估计要买上 100 个自媒体批发造势了吧...

专注

从我印象中,DeepSeek 出圈都是来自于理科类能力,比如数学能力、Coder 能力,也发布了专门的 Coder 模型。

你就说现在哪个大模型不支持点语音、画图?你说现在哪个大模型不搞点 APP,插件抢占市场?

而 DeepSeek 不同,它保持超高的专注度,保持持续的小胜而不是全面的胜利,在聚焦的领域持续领先,Deepseek 给很多AI 厂商上了一门课。

有战有略,才是好的战略。

开源的自信

大模型时代,大家或多或少都开源一些模型,开源减少重复造轮子,大家可以站在前人的肩膀上继续探索新的方案。

DeepSeek 是我见过开源最彻底的,基本每一代模型都开源,除了 Meta(Facebook),我没有见过哪家 AI 厂商,模型新发布,就开源。

关键开源战略是 Meta 的AI 战略,要通过开源证明自己是下一世代的重要参与者,科技引领者,关键是要拉动股价啊。

而 DeepSeek 并不需要像 Meta 一样,但它仍然持续的开源自己的模型。
有人肯定会说,这可能是炫技,可能是吸引人才,可能是为制造口碑,或许都有一些。但我相信这持续开源的策略背后有着更深、更广、更坚决的人类愿景。

有些公司守着自己的三瓜两枣敝扫自珍,有些公司插标卖首唯利是图,而有一些公司则用自己的行动证明,如何才能探索未至之境

有一种态度叫DeepSeek

在AI赛道日益拥挤的今天,我们见过太多"既要又要还要"的战略摇摆者。有的公司左手高举技术理想,右手紧攥商业算盘;更多的则是不断堆砌功能模块,把大模型做成臃肿的"应用全家桶"。

当行业陷入"参数军备竞赛"时,它专注打磨推理效率;当友商忙着包装"全栈式解决方案"时,它深耕代码与数学的垂直领域;当资本盛宴要求更多性感故事时,它默默将API价格压到行业成本的十分之一。

这种态度折射出某种珍贵的价值观——在AI这个充满诱惑与泡沫的领域,DeepSeek选择用工程师的严谨代替PR的喧嚣,就像他们自己训练出的代码模型,没有冗余的注释,没有花哨的封装,只有精准高效的算法内核。

更难得的是,这种态度并不封闭。开源社区的开发者发现,DeepSeek的开源不只是释放模型权重,而是连训练日志、数据清洗策略都完整公开。这种近乎"裸奔"的坦诚,既是对自身技术的绝对自信,也是对行业生态的真诚托举。

或许这就是DeepSeek给行业最深刻的启示:在算力与数据的表层竞争之下,真正决定胜负的始终是价值观的较量。当无数AI公司忙于在PPT上构建空中楼阁,这家以"深度探索"为名的企业,正在用一行行简洁的代码,写下属于技术本真的诗篇。

有些态度注定孤独,但正如AlphaGo那惊艳世人的"神之一手",DeepSeek正在证明:大道至简的坚持,终将在喧嚣中开辟出最清晰的路径。


求求你们放过DeepSeek,把孩子忙坏了...

另外我实在担心DeepSeek 团队今年春节过不好了 QAQ

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THE END










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