万字长文！一文带你读懂DeepSeek，全网深度好文（建议收藏）

这个春节，不管你有没有关注AI，你都会听到DeepSeek。这个最新国产大模型，究竟有什么魔力？不仅破圈AI，做到全国，甚至全世界都认识。

我在集中阅读DeepSeek资讯，以及深度实践DeepSeek之后，写下此文。总结了10个最应该了解的主题，让你一文读懂DeepSeek。

一、DeepSeek简述

DeepSeek(深度求索)是一家专注于通用人工智能(AGI)技术研发的中国公司，位于中国杭州。成立于2023年，由其母公司幻方量化创立并投资，创始人是梁文锋。

DeepSeek自成立起，就放弃做追随者，致力于大模型创新。它的故事就是一系列开源产品的发布，2年期间它们已经做出：

DeepSeek Coder （2023年11月2日） ：专注于代码生成与理解，架构类似Llama。DeepSeek LLM （2023年11月29日）：通用大语言模型，通过监督微调提升多任务处理能力。DeepSeek-MoE（2024年1月9日）：引入混合专家架构（Mixture of Experts, MoE），提升模型效率。DeepSeek-Math（2024年4月）：专攻数学推理，通过分组相对策略优化（GRPO）强化训练。Deep****Seek V2（2024年5月）：采用多头潜在注意力（MLA）和MoE架构，支持128K长上下文。Deep****Seek V3（2024年12月）：基于V2架构扩展，参数量达671亿，进一步优化多任务处理能力。Deep****Seek R1  （2025年1月20日）：专注逻辑推理与实时问题解决，参数规模与V3一致（671亿）。

以上，我们可以看出DeepSeek从代码模型起步，逐步扩展至通用、数学、长上下文及推理领域，通过开源策略推动技术创新。其核心突破在于高效架构（MLA、MoE）和低成本训练，挑战了传统高资源投入的AI开发模式。

其实早在V2时期，DeepSeek成本降低已经引发业内人士关注，但直到2025年1月20日DeepSeek-R1发布，才开始破圈，迅速引爆全球。

总的来说，DeepSeek是一家年轻的AI创业公司。它们才刚开始，却已经登上高峰，从此我们听说了它的故事。

二、创始人和背后开发团队

与DeepSeek故事一样吸引人的是它背后的公司与人。

DeepSeek的创始人是梁文锋，1985年出生于广东湛江吴川市，父母均是小学教师。他自小在学习上展现出很高天赋，尤其是在数学领域。

初中就完成高中数学课程，开始学大学数学，17时以吴川市第一中学「高考状元」身份，进入浙江大学信息与电子工程学系，获得本硕学位，于2010年毕业。

在校期间，梁文锋对金融市场产生了浓厚的兴趣，2008年他带领团队探索机器学习技术在全自动量化交易中的应用。2年之后的2010年，随着沪深300股指期货推出，量化投资迎来了春天，梁文锋和他的团队大赚一笔，自营资金超过5亿元。

要知道，此时它才刚刚毕业。有的人，天生就是天才。

但天才也不是一直成功。毕业后，梁文锋在许多领域尝试引入人工智能，但这些尝试都失败了。直到他又将目标瞄准老本行金融，重新将人工智能引入金融交易。

就这样，在2015年，梁文锋与另外两名浙江大学的校友创立了幻方量化（High-Flyer），立志成为世界顶级的量化对冲基金。凭借技术优势迅速成为国内量化对冲基金的龙头。至2019年，其管理资金规模突破百亿元，展现了卓越的商业化能力。这一阶段的成功不仅为其积累了雄厚的资金基础，更锤炼了团队在高性能计算领域的实战经验。

在此期间，梁文锋越发认识到AI的影响力，因此幻方量化不断投资AI，包括购买芯片。到2023年，时间成熟之后，梁文锋宣布进军通用人工智能（AGI），正式成立杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（DeepSeek），标志着其从金融领域向硬核科技的跨越。

从这里我们可以看出，梁文锋在创立DeepSeek之前，创建的是幻方量化，一家专注于量化投资的中国金融科技公司。

幻方量化的核心优势在于“技术闭环”。旗下子公司幻方科技专门研发底层技术平台，包括高性能计算、数据建模等，为投资策略提供算力支持。两者团队高度重叠，共享办公地址，形成“技术研发+资产管理”的协同模式。其策略融合高频交易、统计套利和机器学习，例如以毫秒级速度捕捉价差，或通过历史数据挖掘股票间的关联规律。这种自动化操作减少了人为情绪干扰，同时通过分散投资和对冲工具控制风险。

或许，DeepSeek在最开始是为了“投资做决策”，但今日，DeepSeek已经不仅仅是决策，它的目标，一定是星辰大海。DeepSeek有如此突破的发展，最主要的是要归功于其开发团队。

这支团队的成员主要来自中国顶尖高校，以90后和95后为主力，平均年龄仅28岁，90后占比超过75%，95后占比达50%以上。团队成员学历背景卓越，85%以上拥有硕士学位，40%为博士，核心成员大多毕业于清华大学、北京大学、浙江大学等国内顶级学府，且完全由本土培养，无“海归”背景。例如，高华佐（北大物理系）、曾旺丁（北邮通信专业）、邵智宏（清华人工智能博士生）等成员主导了关键模型架构的创新，而“AI神童”罗福莉（北师大本科、北大硕士）在DeepSeek-V2研发中贡献了突破性思路。

团队管理采用扁平化模式，打破传统职级制度，鼓励自下而上的“自然分工”。成员可自由选择研究方向并组队，资源调配不设上限，甚至允许在读博士生参与核心项目。这种灵活性使团队能够快速响应技术挑战，例如仅用600万美元预算开发出媲美GPT-4的DeepSeek-R1模型，成本仅为竞争对手的1/30。此外，团队拒绝“赛马机制”和资历优先文化，更倾向招募应届生和竞赛获奖者，例如世界超算冠军赵成钢负责搭建高效训练架构。

技术创新方面，团队通过自主研发的MLA架构和GRPO算法显著降低训练成本，其开源的DeepSeek-V2模型在中文综合能力上对标GPT-4 Turbo，英文能力与LLaMA3-70B并列第一梯队。成员朱琪豪主导的DeepSeek-Coder-V1优化了代码生成能力，而代达劢则推动语言模型升级至DeepSeek LLM v3。这些成就验证了团队“原创式创新”的理念——他们不仅开源代码与论文，更通过基础研究突破（如稀疏模型架构）重构行业成本标准。

尽管团队规模仅约140人，但凭借高人才密度与充足的算力支持（依托梁文锋创立的幻方量化资源），DeepSeek实现了从推理模型到文生图模型的多维度突破。其成员多为“技术理想主义者”，例如梁文锋强调“工程师而非商人”的定位，拒绝短期商业化压力，专注于通用人工智能（AGI）的长期目标。这种文化吸引了大量顶尖毕业生，例如小米曾以千万元年薪试图挖角团队成员罗福莉，但DeepSeek通过高薪（如深度学习研究员岗位年薪达154万元）和自由创新环境保持了人才凝聚力。

总之，DeepSeek团队以本土年轻科学家为核心，通过自主创新与高效协作，在成本控制和技术性能上树立了新标杆，其成功印证了中国科技人才在全球化竞争中的突破潜力。

三、DeepSeek为什么会成功？

媒体经常把deepseek的成功塑造成一个奇迹，就像是天降神兵一样。但在科技竞争激烈的今天，没有什么成功是随随便便的，DeepSeek不是一个“副业”，而是一群有理想、有实力的人做出的惊叹作品。

它的成功有以下4个原因：

（1）技术突破，实现低成本高成效。DeepSeek 的核心竞争力，在于用“精准激活”替代“暴力堆料”。通过Multi-Token Prediction（MTP）和Multi-Head Latent Attention（MLA）等原创技术，DeepSeek大幅降低了计算资源需求，将每次推理所需的 KV 缓存减少 93.3%，相当于原本需要 100 度电才能完成的任务，现在只需 6.7 度电。这种技术像“节能灯”一样，只在需要的区域点亮算力，而非全盘激活。

更令人惊叹的是 R1 模型 ，通过纯深度学习的自发涌现能力，在数学和编程任务中达到顶尖水平，甚至超越 Claude 3.5 Sonnet，而推理成本仅为后者的 1/50210。这背后是多阶段训练法的革新：用规则奖励替代人工标注，砍掉冗余环节，将训练成本压缩至 OpenAI 的 1/20。

此外，它的 V3 模型性能已接近 GPT-4o，但成本仅需 600 万美元（预训练阶段），而 OpenAI 同类模型的训练成本高达数亿美元。

（2）硬件提前布局。DeepSeek的母公司是幻方量化。它是一家中国对冲基金，也是最早在其交易算法中采用 AI 的先行者。他们早早就意识到 AI 在金融以外领域的潜力以及扩展能力的重要性，因此不断增加 GPU 的供应。早在2021 年任何出口限制出台之前，就囤积 1 万块 A100 GPU；

此外，为了让DeepSeek进一步发展，幻方量化2023 年就将其分拆独立出去 ，并且为其构建了 5 万块 GPU 的超级集群（用的是 H800（算力等同 H100）和 H20（高带宽版）合规芯片）。

这种布局使其在算法突破时能快速验证。

（3）组织模式：极客驱动的“特种部队”。DeepSeek 的团队像一支“算法特种部队”：。它们的人才，来自于北大、浙大等顶尖高校，提供 130 万美元年薪（约 934 万人民币），远超国内同行；  它们总共150 人小团队+无官僚层级，让它们的决策和反应，远高于大公司，且这些高精尖人才可无限制调用超 1 万块 GPU。它们还自建数据中心，掌控全技术栈，避免外部依赖。

这种“小而精”的模式，让 DeepSeek 能像初创公司一样敏捷，却拥有巨头级的算力资源。

（4）开源免费策略。在DeepSeek之前，最好的大模型是以ChatGPT、Claude、豆包等为的闭源大模型。普通人只能使用，无法知道它背后的实现。而同期的开源大模型，如LLama，Qwen更多用在特定领域，整体给人的感觉与第一梯队的ChatGPT有差距。但是DeepSeek完全改变此现象。原来开源也能如此好用。此举，让大量普通人也来使用和传播DeepSeek，让DeepSeek成为现象级产品。

四、DeepSeek造成的影响？

DeepSeek如此成功，产生的影响也是不可估量。

我们绝大部中国人，都会因为有这个产品而高兴。因为它是我们国产的。不仅产品是国产的，连开发团队也都是中国人。近年来，人工智能技术一直是美国领先，国内一直是处于跟随的脚步。我估计不少人心中憋着一股气，在等待国产产品真正领先的时候，没想道这个时候来得这么快这么突然，怎么能不让人惊喜。

有的人会说，科学是没有国界的。这诚然不错，科学家有。美国封锁中国芯片，中国做出创新，我们就该高兴。不用长他人志气，灭自己威风。

除了民族自豪感，对普通人最大的影响，还是可以免费用到如此好用的AI工具。DeepSeek在开发、数学、推理等方面，都处于第一梯队，是真正可以提供你生产力的产品。这也是所有人都想要的原因。现在媒体平台上，所有人都在讲DeepSeek，一方面有流量的原因，但更本质还是DeepSeek真的满足人们需求。有需求才有流量。

2025年，会有许多职位、赚钱机会、提效方法，是由于DeepSeek而创建出来，这一点也不奇怪。甚至我们可以不仅把它看作技术的发展，而是知识平权运动。DeepSeek正由于它的好用和开源，让更多普通人用上最新科技，大大帮助到每一个普通人。

DeepSeek的出现显著改变了国内AI行业的竞争格局。凭借低成本和开源的发展策略，它迫使字节跳动、腾讯、阿里等科技巨头不得不重新调整价格和技术路线。更重要的是，其开放的技术框架吸引了大量开发者参与，加速了医疗诊断、多模态等领域的技术创新和应用落地。

在商业领域，极大降低了企业应用AI的门槛。这不仅让众多中小企业有机会部署AI解决方案，还在智能家居、数字营销、教育等领域催生了新的商业模式。特别是其简化的交互方式，让用户无需掌握复杂的提示词就能获得服务，逐步改变了人们的使用习惯。

在国际竞争方面，引发了西方国家的高度关注。美国采取限制芯片出口等措施，欧洲则加强监管审查，反映出西方对中国AI技术发展的戒备。这种局势也促使谷歌、微软等科技巨头加速技术创新，以维持其市场地位。

五、DeepSeek面临什么问题？

虽然DeepSeek取得重大突破，国家和人民都在关注，表面一切欣欣向荣。但所谓树大招风，何况DeepSeek也会触及到一些企业利益。所以反噬和竞争会接踵而至。

第一，硬件问题仍然是卡点。

DeepSeek的核心突破在于“用算法换芯片”：其创新的动态计算技术，让同等算力下模型训练效率提升数倍。这相当于用“战术创新”打破了传统算力竞赛的僵局。但算法优势有天花板。随着DeepSeek的进一步发展，芯片不够的问题还是会出现，在全球封锁的今天，依然需要依赖和期待国内芯片的发展。

第二，来自美国的反击。

DeepSeek估计会面临与华为一样的国际封锁。

不管是OpenAI第一时间的蒸馏指控，还是这几天持续的ddos攻击，以及各级美国政府部门强调来自DeepSeek的威胁，都表明来自美国的反击会持续加剧。

第三，人才面临国内大厂和硅谷大厂挖角。

DeepSeek出名之后，整个团队都会成为其他竞争对手高薪“挖掘”的目标。deepseek团队只有150多人，如果最顶级的都被挖了，后面影响还是很大的。罗福莉已经被小米挖走，据说是1000万的年薪。接下来，人才的走与留，是DeepSeek需要处理好的问题。好在DeepSeek现在太过出名，对于需要有理想有技术的人是有吸引力的。

六、如何安装使用DeepSeek？

你可以通过两种方式访问DeepSeek。直接访问电脑版：https://www.deepseek.com；或者在手机应用商店搜索“DeepSeek”下载安装。

DeepSeek的界面与一般大模型相差不大。重点在其「深度思考」和「联网搜索」功能。选择「深度思考」，大模型在回答之前，会自行推理问题的方方面面 ，使得结果更加可靠和准确。选择「联网功能」，大模型会先全网搜索再回答。可以获得最新发生信息。

七、如何正确提问deepseek？

网络上盛传许多deepseek技巧，比如说：“直接提需求，而不是给指令”；或者什么“赛博人格分裂”、“阴阳怪气模式”，甚至还有人根据每一个行业就出一套提问词。这些方法真的是有效的吗？

我们还是来看官方例子。下面这个例子，清晰的展示了：问deepseek还是可以给指令。

并且我还主动问deepseek：该如何给它指令？以下是它的回答：

总结这些点，我们不难得出：要想要deepseek更好地回答，关键就是「清晰说出你的需求」。如果你越清楚自己想要什么，deepseek就能更好地帮助到你。

明白了用好deepseek的关键是「需求清晰」。那么如何才能需求清晰呢？除了自己头脑清晰，文字表达准确，你还可以做这两件事：

第一，元提问，让deepseek自己给出需求清晰的提示词。比如，下面这个来自官网的例子，就是很好的示范。

第二步，告诉deepseek，你输出的结果是给谁看的。比如添加上「说人话」、「给小孩听的」、「给领导汇报」等。

比如下面这个例子，同样问deepseek：“什么是通货膨胀？”，我分别加上「说人话」、「学术研究」、「小孩听得懂」，它给出的答案为什么不同。你自己体会它们的差别。

说人话学术回答小朋友能听懂

总的来说，你想要更好用deepseek，只需做到：需求清晰+读者身份清晰。你就大概率能获得满意答案。

八、deepseek如何本地部署？

deepseek突然火爆，加之来自海外的DDos攻击，导致它算力不足。我们最近在使用时，还会经常遇到模型崩溃的问题。于是许多人掀起一场“本地化自救”--在本地部署deepseek。有的人在本地部署之后，期望像官网一样，却发现效果相差很远。为什么会这样？

因为本地部署的开源模型，参数规模集中在1.5B-7B区间（例如deepseek-r1-1.5b、deepseek-r1-7b），而云端服务实际调用的是千亿级参数模型。它们的推理能力，长文生成能力都不是一个量级。不仅如此，受限于本地显存，本地运行大模型会非常慢，使用效率大打折扣。

本地部署大模型，最大的意义是让你学会使用最新开源工具，发现别人还未曾发现的商机。在开源风潮是趋势，且有AI强大助力的情况下。本地部署开源项目，体验最新科技发展，越来越简单，也越来越重要。你可借此机会学习起来。

部署deepseek总共有4步：

第一步，安装Ollama。Ollama是一个大模型运行工具，它制定了开源大模型的下载和运行规范，用它能下载运行各大开源大模型，deepseek也一样。访问官网：https://ollama.com/，下载即可。

第二步，下载DeepSeek。先在Ollama界面搜索deepseek-r1，选择适合硬件配置的版本（如1.5b或7b），复制命令。

第三步，打开本地命令行窗口（不懂的直接问AI吧，很简单），执行复制到的命令。它就会自动下载deepseek（如果本地已经下载过它就会直接运行），此后每次在本地运行大模型也是同样步骤。

第四步，安装chatbox AI。这一步可选，如果你觉得不习惯命令行窗口，想要对话窗口；那可以下载chatbox AI：https://chatboxai.app/zh，它提供了各种大模型的对话窗口。

九、deepseek崩溃了怎么办？

上节提到deepseek崩溃了不适合本地部署，真正的解决方法是选择线上平替。因为deepseek是开源模型，有许多有实力的厂家已经将deepseek 671B满血版部署上了，你直接用就可以，其中许多还是免费的。总共有10种方法，分别是：硅基流动、秘塔AI搜索、英伟达、国家超算互联网、perplexity AI、poe、Groq、Lambda.chat、Cursor、官方API。

具体细节，可以看我这篇文章：“DeepSeek崩溃了别慌！10个代替方案，亲测有效（附不同方案对比）”。总的建议：如果你在国内，建议使用硅基流动或者秘塔AI，如果你在海外，建议使用perplexity AI或Lambda.chat。

十、普通人如何抓住DeepSeek机遇？

AI革命的本质，是让每个人多了一个“数字分身”。DeepSeek的价值，不在于替代人类思考，而在于成为普通人的“能力杠杆”。

我们每一个人，在遇到历史级别的机遇时，要躬身入局。

你要学会站在技术扩散的前排。不必看懂代码，但要看懂趋势：当朋友圈开始刷屏AI产品时，立即注册试用；时刻关注技术突破的“实用半径”，比如新发布的API能优化客服？自动化报表？先动手测试。

你要学会和AI“说话”。开始在日常生活中，把问题丢给AI；开始学会用AI听得懂（AI提示词）的方式与它交流。

你要学会成为行业接线员。把你的专业经验和DeepSeek结合起来，这会创造新商业模式。比如房产中介用AI生成个性化房源视频，转化率翻倍。不用担心你比别人晚，即使你今天才开始用DeepSeek，你仍然领先于99%的人。DeepSeek才刚开始，它正等着各行各业的人才，去拿着它应用到每一片土地之上。

正所谓，AI消灭的是“信息中间商”，奖励的是“价值连接者”。当技术民主化的浪潮袭来，普通人真正的护城河是：比算法更懂人间烟火，比机器更会解决问题。

今天就用DeepSeek写一份周报，体验人机协作的最小闭环吧。

本文链接：https://www.xiangbuer.com/xiangmusiweikuozhan/21290.html 转载需授权！