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　　DeepSeek的技术创新主要体现在其独特的专家混合（MoE）架构上。DeepSeek-V3是一个拥有671B参数的MoE模型，但在每次任务中仅激活37B参数，这种设计不仅提高了计算效率，还降低了训练成本。在性能方面，DeepSeek-V3与OpenAI得ChatGPT-4o不相上下，尤其在推理、数学和编程等复杂任务上表现突出。此外，DeepSeek-R1通过强化学习进一步提升了模型的推理能力，其开源的670B参数权重和小型简化版为全球研究者提供了宝贵的资源。

　　• Yann LeCun（图灵奖得主，Meta AI首席科学家）：DeepSeek的成功验证了开源模型的潜力，其创新基于开放生态的持续迭代，强调“开源模型正在超越闭源系统”。

　　• Dimitris Papailiopoulos（微软AI Frontiers实验室首席研究员）：对DeepSeek R1的工程简洁性表示惊讶，认为其通过优化计算步骤显著降低资源消耗，同时保持高准确率。

　　• Kjell Carlsson博士（Domino数据实验室人工智能战略主管）：DeepSeek的成功证明了敏捷性和策略可以超越原始计算能力，强调了开源创新在生成式人工智能领域的强大均衡作用。

　　• Steve Povonly（Exabeam安全研究与竞争情报高级总监）：DeepSeek的发布给美国科技市场带来了压力，但也推动了全球范围内的优化进程，降低了成本。

　　• Mike Follett（Lumen Research首席执行官兼创始人）：DeepSeek的出现削弱了大型参与者的控制力，为营销人员提供了以更低价格构建解决方案的机会。

　　• Bradford Levy（芝加哥大学布斯商学院会计学助理教授）：DeepSeek的发展表明，即使使用较少的芯片进行训练，也能达到与顶尖模型相当的性能，这对估值模型产生了重大影响。

　　• Jim Fan（英伟达资深科学家）：称赞DeepSeek是“非美国公司践行OpenAI初心”的典范，通过开放技术细节和训练方法，为全球研究者赋能。

　　• 《福布斯》：指出DeepSeek的开源策略可能重塑全球AI标准，推动中国成为开源模型的主导者之一。

　　尽管DeepSeek在技术和市场上取得了显著成就，但也面临一些挑战。例如，在企业级市场（To B）中，DeepSeek在多模态处理和长上下文支持方面仍需改进，以更好地满足商务报表和非结构化数据输入的需求。此外，尽管DeepSeek降低了训练成本，但在实际运行中，由于TPU加速器的收费模式，其整体运行成本仍然较高。

　　DeepSeek凭借其技术创新和卓越性能，赢得了行业专家的高度评价和推荐。它不仅在技术上取得了突破，还在市场应用和开源共享方面展现了巨大的潜力。随着技术的不断进步和市场的进一步拓展，DeepSeek有望在全球AI领域发挥更大的作用，推动人工智能技术的普及和发展。

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