大家好，我是 R 哥。
最近，AI 界又掀起了一股新的浪潮，尤其是在国内市场，春节期间甚至被 DeepSeek 刷屏了，大家都在讨论 DeepSeek，好不热闹。
那么，DeepSeek 究竟是什么？它有什么厉害的地方？
啥？你还不知道使用 DeepSeek？清华大学出的《DeepSeek 从入门到精通》使用手册，好好看看。
今天，R 哥就带大家来一探究竟。
DeepSeek 是国内一款开源的大模型，主打通用 AI 能力，类似于 OpenAI 的 GPT 系列，目标是打造国产的、强大的、开放的大语言模型。
DeepSeek 在今年春节期间迅速爆红，并凭借强劲的性能，获得了大量开发者的关注，它最大的特点是开源、使用成本低，并且性能不输 ChatGPT。
ai.com 这个域名之前跳转的是 ChatGPT，现在跳到 DeepSeek，可知 DeepSeek 的火爆程度。
DeepSeek 主要有以下几个大模型：
- DeepSeek R1（最新最强大）
- DeepSeek V3
- DeepSeek Coder V2
- DeepSeek VL
- DeepSeek V2
- DeepSeek Coder
- DeepSeek Math
- DeepSeek LLM
以 DeepSeek-R1 为例，满血版本为：671B，还有几个蒸馏版本：
| Model | Base Model |
|---|---|
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B | Qwen2.5-Math-1.5B |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B | Qwen2.5-Math-7B |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B | Llama-3.1-8B |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B | Qwen2.5-14B |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | Qwen2.5-32B |
| DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B | Llama-3.3-70B-Instruct |
模型下载：
DeepSeek 之所以能迅速崛起，主要是因为它在技术上有一些独特的优势。
DeepSeek 采用了 Mixture of Experts（MoE，混合专家模型），这一架构让它可以在计算资源相对有限的情况下，仍然保持高性能，实现了它对 OpenAI 的弯道超车。
MoE 的核心思想是：
不是所有参数都在每次推理时被激活，而是只有一部分专家（Experts）在工作，这样可以减少计算成本，同时 提高模型的推理效率。
相比于 OpenAI 的 GPT-4，DeepSeek 的 MoE 版本可以用更少的计算量，获得接近 GPT-4 级别的性能。
既然 DeepSeek 是国产大模型，那么，它和 GPT-4 的差距在哪里？
| 对比项 | DeepSeek | GPT-4 |
|---|---|---|
| 是否开源 | ✅ 开源 | ❌ 闭源 |
| 中文优化 | ✅ 很强 | ✅ 强 |
| 代码能力 | ✅ 强 | ✅ 更强 |
| 推理速度 | ✅ 轻量级 MoE 优势 | ❌ 需要更大计算资源 |
| 本地部署 | ✅ 可以 | ❌ 不能 |
| 使用限制 | ✅ 自由可商用 | ❌ 需要 API 访问 |
DeepSeek 的最大优势是 开源 和 中文优化好，比 GPT-4 更适合 本地部署 和 企业使用，所以它特别适合 中文 AI 应用、代码辅助开发 等场景。
如果你对 AI 感兴趣，或者想尝试本地部署一个强大的大语言模型，DeepSeek 绝对值得一试！
DeepSeek 官网：
DeepSeek 可视化聊天：
DeepSeek 开放平台：
DeepSeek 接口文档：
DeepSeek 可视化聊天是免费的，接入 API 是付费的，不过相比 OpenAI 要便宜太多了，这也是它的优势。
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