到底发生了什么？弯道超车了？？
是的。弯道超车了！
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他们最新发布的AI模型DeepSeek-R1在数学、代码和推理任务上的表现可与OpenAI的o1模型媲美。
DeepSeek选择将其模型完全开源，采用MIT许可协议，允许免费用于商业和学术用途，这与OpenAI等公司采用的订阅模式形成鲜明对比。
DeepSeek还发布了DeepSeek-V3，一种拥有6710亿参数的Mixture-of-Experts（MoE）语言模型，每个token激活370亿参数。
这些成就展示了中国AI初创公司在资源有限的情况下，通过创新算法和高效训练方法，正在迅速缩小与美国领先AI公司的差距。
感人！
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这是中国的吗？
是啊。这是大火的其中一个因素
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牛逼啊 我正在用DeepSeek 感觉速度要比Chatgpt快一点
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deepseek质量确实没有gpt最先进的好，但是训练成本只有openai的1%；api价格好像只有10%
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国内量化公司幻方做的
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怎么不直接让deepseek给你扫盲
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在圈内影响巨大
对meta的llama team冲击很大……毕竟用了1/11的计算资源（人员成本的比例可能更低）结果效果还更好
其他小模型公司更是直接被横扫，基本可以说绝了一大批模型创业公司的路了
可以预见不少原本基于llama 3 finetune的场景后面都会迁移到deepseek的模型
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就是工程做了巨大优化，通过深挖潜力减少了显卡数量然后模型效果还很强
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推荐这篇文章，讲了deepseek的三个重要创新：
- 用低秩分解的方法节省了kv cache的需求并提升训练质量
- 用shared expert的结构改善mixture of experts训练质量
- 多token同时生成的方法和优化
里面的两句评论很有意思，摘录一下
I’ve heard many people express the sentiment that the DeepSeek team has “good taste” in research. Based just on these architectural improvements I think that assessment is right.
None of these improvements seem like they were found as a result of some brute-force search through possible ideas. Instead, they look like they were carefully devised by researchers who understood how a Transformer works and how its various architectural deficiencies can be addressed.
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R1能输出思考过程，有时候看大模型在那里纠结strawberry里面到底有三个r还是两个r特别有趣
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现在内部在恐慌怎么justify这么高的cost…
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钻老师和deepseek有一个很神奇的故事
GPT刚出的时候，钻老师一个去了10043的高中同学，毕业之后就没有联系的，突然找到钻老师，问能不能借一个美国手机号收一个GPT短信。钻老师一方面不想帮别人注册账号，毕竟自己也想要，另一方面想到10043还是有些疑虑的，就婉拒了。
前不久钻老师linkedin突然多了一个浏览记录，看名字就是这位同学，点开一看，在deepseek工作。
汗都留下来了。
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他们团队是全在国内吗还是在外面也有
我美利坚自有国情