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　　蛇年吉祥，各位科技爱好者！在这个中国农历新年期间，科技界却仿佛一场狂欢，热闹非凡。距离OpenAI推出以GPT-3.5为基础的ChatGPT已有两年，期间巨头们与初创企业纷纷在AI大模型领域砸下了巨额投资，算力不断攀升，而训练和推理的成本也随之水涨船高。想当初，ChatGPT Pro会员的月费已然飙升至200美元，让不少用户直呼“吃不消”。难不成我们在将来会迎来2000美元的“ChatGPT Pro Max 限量版”？这时，来自杭州的一家“小公司”DeepSeek却出乎意料地打破了这种沉闷，最近它引发了全网的关注。

　　DeepSeek在去年底发布的DeepSeek-V3模型，评测结果不断超越其它主流模型，仅与行业领军产品如GPT-4和Claude-3.5分庭抗礼。作为一款开源MoE（混合专家）模型，DeepSeek-V3引起了不少业内人士的关注，不过它似乎还没能真正脱颖而出。在DeepSeek官方手机应用于1月初上线之前，市场上已经出现了一些模仿它的山寨产品。

　　而在1月20日发布的DeepSeek-R1推理模型，更是首次将自己的性能与OpenAI的o1明确对标。值得一提的是，DeepSeek还贴心地将DeepSeek-R1的训练技术向用户公开，并开源了模型权重。这对普通用户而言简直是个福利，DeepSeek-R1在官网上完全免费开放使用！与此同时，它还可以联网搜索信息，提供极大的灵活性。相比之下，去年上线的ChatGPT Search功能却无法与ChatGPT o1模型协同使用，用户只能退而求其次。

　　DeepSeek-R1所展现出的成本优势不仅令人瞩目，其官方API服务的定价更是让人感到其亲民，每百万输入tokens的费用仅1元（缓存命中）/4元（缓存未命中），每百万输出tokens也仅需16元，成本竟然仅为ChatGPT o1的约3%。

　　DeepSeek-R1之所以如此高效，得益于其采用的MoE架构——这意味着它可以将复杂问题细分为更小的部分，通过不同的专家网络来分别处理，令计算效率大幅提升。在实际应用中，当你向这个模型发出请求时，仅激活所需的37B参数，而不是671B全部参数，成功实现“让专业的人干专业的事”。

　　而且，DeepSeek-R1还使用了强化学习（RL）的方法来进行优化，完全依赖环境反馈来提升模型的推理能力，可以说是一次颠覆性的尝试。其在RL训练中发展出的自我校验、反思推理等复杂行为，已经达到了ChatGPT o1的水平，让我们对未来的AI训练方式有了更多期待。

　　尽管DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的表现相当亮眼，但它们仍局限于“大语言模型”，尚未具备处理图片、音频等多模态信息的能力。直到1月28日，DeepSeek才推出了全新的视觉多模态模型Janus-Pro-7B，采用独特的编码过程，解决了以往框架的局限性，并在许多基准测试中超越了知名的竞争对手。然而，目前Janus-Pro仍然只能处理384x384分辨率的图像，未来的多模态进展值得期待。

　　DeepSeek的迅速崛起不禁令 AI 行业内的各个竞争者开始重视这家“小公司”。在新年钟声敲响之际，阿里团队亦推出了Qwen2.5-Max模型，共同回应市场热潮。而据OpenAI的CEO阿尔特曼也对DeepSeek-R1做出了肯定评价，透露ChatGPT的后续版本将会更开放，可能是由于DeepSeek等竞争者给予的压力，并且显现出成本向下走的趋势。2025年或许会有更多的惊喜，AGI（通用人工智能）是否真的不再是遥不可及的梦想？让我们共同期待。返回搜狐，查看更多