DeepSeek 开源大模型：技术优势、市场影响与使用实践
引言
在人工智能的浪潮中，DeepSeek 的 R1 模型以其强大的性能和独特的技术架构，迅速在全球 AI 领域崭露头角，甚至被誉为国产大模型的“技术奇点”。那么，DeepSeek 究竟是如何炼成的？它能做什么？我们又该如何利用它呢？
DeepSeek 的优势、影响力与市场地位
DeepSeek R1 模型在技术领域的表现堪称卓越，尤其是在高难度提示词处理、代码生成和数学推理等复杂任务中，其能力远超同类产品。令人瞩目的是，训练这样一款顶尖模型仅需 2048 块 H800 显卡和 600 万美元的成本，这一数字仅为国际同行的 1/18，展现了极高的效率与性价比。
然而，DeepSeek 的火爆并不仅仅源于其技术实力，其独特之处在于两点：
- 开源策略
- 低算力需求
DeepSeek 的成功可以说是开源精神的胜利。它的工具源于开源社区，最终又回馈于开源社区。开源不仅让开发者能够站在巨人的肩膀上，也为后来者提供了攀登的阶梯。通过开源，更多开发者可以参与到模型的微调与训练中，从而推动技术的不断进步。而低算力需求则让这一技术更易于普及，真正惠及大众。正如电灯的发明改变了人类生活，技术的伟大在于其普世价值。至于 DeepSeek 对市场的冲击，从英伟达股价下跌 17%、市值蒸发约 5900 亿美元的数据中可见一斑。
关于开源，梁文锋有一段访谈发言让我很受感动[3]:
暗涌：但你们究竟是一个商业组织，而非一个公益科研机构，选择创新，又通过开源分享出去，那要在哪里形成护城河？像 2024 年 5 月这次 MLA 架构的创新，也会很快被其他家 copy 吧？
梁文锋：在颠覆性的技术面前，闭源形成的护城河是短暂的。即使 OpenAI 闭源，也无法阻止被别人赶超。所以我们把价值沉淀在团队上，我们的同事在这个过程中得到成长，积累很多 know-how, 形成可以创新的组织和文化，就是我们的护城河。
此外，DeepSeek 还有一个不可忽视的亮点：它是国产 AI 的杰出代表。它打破了美国在 AI 领域的绝对领先地位，并对 GPT、Claude、Gemini 等严格封锁政策进行了有力回击（尽管部分原因是服务器宕机，但至少让美国也体验了一把被“封锁”的感觉，笑）。
DeepSeek 和幻方，和老板，和员工构成
DeepSeek 能够在当下这个时间点崛起，与其历史背景密不可分。
DeepSeek 由梁文锋创立，而梁文锋此前也是幻方量化的创始人。幻方量化成立于 2015 年，最初是一家专注于利用 AI 进行投资的对冲基金。
2023 年，DeepSeek 作为一家独立公司成立，专注于大模型技术的开发，而梁文锋持有约 83.37% 的股份，是公司的主要控制者。
DeepSeek 与其他公司最大的不同就是员工构成方面：
员工人数不足 140 人，与 OpenAI 等大型竞争对手相比，规模仅为后者的 10%。主要招聘来自中国顶尖高校（如北大、清华等）的应届毕业生和博士生，注重培养本土人才，而非依赖海外专家。不看业绩，没有任务，没有 kpi, 只有向最难的问题创新。
暗涌：但你们不参与融资，很少对外发声，社会声量上肯定不如那些融资活跃的公司，怎么确保 DeepSeek 就是做大模型的人的首选？
梁文锋：因为我们在做最难的事。对顶级人才吸引最大的，肯定是去解决世界上最难的问题。其实，顶尖人才在中国是被低估的。因为整个社会层面的硬核创新太少了，使得他们没有机会被识别出来。我们在做最难的事，对他们就是有吸引力的。
暗涌：这种发散性灵感的诞生和你们完全创新型组织的架构很有关系。幻方时代，你们就很少自上而下地指派目标或任务。但 AGI 这种充满不确定性的前沿探索，是否多了管理动作？
梁文锋：DeepSeek 也全是自下而上。而且我们一般不前置分工，而是自然分工。每个人有自己独特的成长经历，都是自带想法的，不需要 push 他。探索过程中，他遇到问题，自己就会拉人讨论。不过当一个 idea 显示出潜力，我们也会自上而下地去调配资源。
待遇方面，DeepSeek 对员工的薪酬相对优厚，采取“一年 14 薪”的模式。核心岗位的薪资可达月薪 11 万元人民币，年薪超过百万。此外，公司还提供实习机会，日薪为 500 元，并有转正名额。
DeepSeek 的使用方法
网页使用
接下来介绍 DeepSeek 最核心的功能：
“深度思考”和联网搜索。
- 深度思考：用户只需选中输入框下的按钮，就能使模型获得思考能力并在思考后作答。这一功能可以让 ai 理解复杂内容，特别适合学术研究、新闻阅读或技术文档分析等场景，并极大增强了回答准确性和可用性。
- 联网搜索：DeepSeek V2.5 版本新增了联网搜索功能，能够从网络信息中提取数据并进行分析，提供更全面、个性化的答案。
这两项功能在用户体验上表现非常出色，既准确又高效。然而，最近 DeepSeek 的深度思考和联网搜索功能都出现了无法使用的情况。用户在尝试时会收到“由于技术原因，联网搜索暂不可用”或“服务器繁忙，请稍后再试”的提示。
总的来说，尽管 DeepSeek 提供了强大的工具和功能，但目前的技术问题确实影响了用户体验。希望未来能尽快解决这些问题，恢复其高效的服务。
API
简单来说，API 是一种接口。你传入一些内容，它就会返回相应的结果。通过这项技术，开发者可以轻松在自己的应用中集成自然语言处理（NLP）、自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）等功能，而不需要深入了解模型背后的复杂结构或训练过程。
如果你关注过 LLM 领域，可能还记得 DeepSeek 上一次火爆的原因——它便宜。没错，它真的很便宜。据梁文锋透露，他们只是定了一个能回本的价格，结果却引发了大模型行业的价格战。这无疑是一件值得高兴的事。
然而，目前官方的 API 几乎处于不可用的状态。
硅基流动 (SiliconFlow)
市面上有不少可用的 API 供应商，比如 Azure、Groq，甚至英伟达。而硅基流动不仅稳定高效，还基于国产卡部署[1]，尤其适合国内用户。
那么，硅基流动的 DeepSeek API 有什么特别之处呢？以下几个理由可能会让你觉得它是个不错的选择：
- 免费额度
如果你是第一次接触 DeepSeek R1 API，完全不用担心费用问题。硅基流动为新用户提供了免费的 API 使用额度，让你可以零风险地体验，看看它是否适合你的项目。
- 部署在国产卡上，稳定又安全
硅基流动的 DeepSeek R1 API 部署在国产卡上，这意味着它能为国内用户提供更低的延迟和更高的稳定性，避免了跨境数据传输带来的额外延迟。同时，国产卡的部署也确保了数据安全，完全符合国内的合规要求。
- 支持 DeepSeek R1 和 V3 版本
不同版本的 API 提供了不同的功能和优化。硅基流动同时支持 R1 和 V3 版本，无论是新手还是经验丰富的开发者，都能找到适合自己的接口来解决需求。
事实上，SiliconFlow 也确实是官方以外价格最低的供应商了。
想要体验 DeepSeek R1 API？其实非常简单：
- 点击下方的链接，注册账号。
- 获取你的 API 密钥。
- 按照文档集成 API，开始使用！
我的邀请码是jtaKtZMM
基于 SiliconCloud 活动，使用邀请码作为新用户完成 SiliconCloud 账号注册，可立刻获得 2000 万 Tokens。
结论
不得不说失去 r1+ 搜索的组合让我非常不适应，很多原来可以”提问”的内容现在必须自己去搜索。我可以很负责任的说，chatgpt 和 perplexiai 的联网搜索不如 deepseek 远矣，希望大家之后尽量去用一用。
最后，祝大家新年快乐，恭喜发财~
篇外
api 使用方法[1]
如果你想直接在客户端应用里体验 DeepSeek-R1 & V3 模型，可在本地安装以下产品，接入 SiliconCloud 的 API 后（可自定义添加这两款模型），即可体验 DeepSeek-R1 & V3。
大模型客户端应用：ChatBox、Cherry Studio、OneAPI、LobeChat、NextChat
代码生成应用：Cursor、Windsurf、Cline
大模型应用开发平台：Dify
AI 知识库：Obsidian AI、FastGPT
翻译插件：沉浸式翻译、欧路词典
更多场景与应用案例接入教程可参考：https://docs.siliconflow.cn/usercases/awesome-user-cases
Token 工厂 SiliconCloud Qwen2.5（7B）等 20+ 模型免费用[1]
作为一站式大模型云服务平台，SiliconCloud 致力于为开发者提供极速响应、价格亲民、品类齐全、体验丝滑的模型 API。
除了 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3，SiliconCloud 已上架包括 Janus-Pro-7B、CosyVoice2、QVQ-72B-Preview、DeepSeek-VL2、DeepSeek-V2.5-1210、Llama-3.3-70B-Instruct、HunyuanVideo、fish-speech-1.5、Qwen2.5-7B/14B/32B/72B、FLUX.1、InternLM2.5-20B-Chat、BCE、BGE、SenseVoice-Small、GLM-4-9B-Chat 在内的数十种开源大语言模型、图片/视频生成模型、语音模型、代码/数学模型以及向量与重排序模型。平台支持开发者自由对比、组合各种模态的大模型，为你的生成式 AI 应用选择最佳实践。
