DeepSeek概况分析

这是一篇关于DeepSeek概况分析的思维导图，主要内容包括：借助开源社区与持续优化，场景适配与优化，合理利用功能特性，准确输入与提问技巧，部署方式，应用案例，最新进展，市场竞争与影响，应用场景，行业地位，技术特点，人才招聘，市场影响，技术优势，主要产品，发展历程，公司概况。

DeepSeek概况分析

• 公司概况
  • 成立信息：全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年7月17日，位于浙江省杭州市拱墅区环城北路169号汇金国际大厦西1幢1201室，法定代表人裴湉。
  • 股东信息：宁波程恩企业管理咨询合伙企业持股99%，梁文锋持股1%。
  • 经营范围：工程和技术研究和试验发展；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；软件开发等。
• 发展历程
  • 2023年
    • 4月，幻方量化公告全力投身人工智能技术，成立深度求索。
    • 7月17日，DeepSeek在杭州市拱墅区市场监督管理局登记成立。
  • 2024年
    • 1月5日，发布首个大模型DeepSeek LLM。
    • 5月，开源第二代MoE大模型DeepSeek - V2。
    • 9月5日，升级推出DeepSeek V2.5新模型。
    • 11月20日，推理模型DeepSeek - R1 - Lite预览版上线。
    • 12月26日，DeepSeek - V3首个版本上线并开源。
  • 2025年
    • 1月20日，正式发布DeepSeek - R1模型。
    • 1月24日，在Arena排名升至全类别大模型第三。
    • 1月27日，应用登顶15个国家和地区苹果应用商店免费APP下载排行榜。
    • 1月31日，DeepSeek R1 671b作为英伟达NIM微服务预览版发布。
    • 2月，DeepSeek - R1、V3、Coder等系列模型上线国家超算互联网平台。
    • 2月2日，DeepSeek应用攀升至140个国家苹果App Store下载排行榜首位，在美国Android Play Store也占据榜首。
    • 2月4日，DeepSeek V3和R1模型完成海光DCU国产化适配并上线。
• 主要产品
  • DeepSeek LLM：首个大模型，含670亿参数，在2万亿token数据集上训练，涵盖中英文，开源了7B/67B Base和Chat版本。
  • DeepSeek Coder：由一系列代码语言模型组成，在2万亿token上训练，代码模型尺寸从1B到33B版本不等。
  • DeepSeek Math：以DeepSeek - Coder - v1.5 7B为基础，在5000亿token规模数据上预训练，在竞赛级MATH基准测试中成绩优异。
  • DeepSeek - VL：开源视觉-语言模型，采用混合视觉编码器，系列包括1.3B和7B模型。
  • DeepSeek - VL2：大型混合专家视觉-语言模型系列，由DeepSeek - VL2 - Tiny、DeepSeek - VL2 - Small和DeepSeek - VL2三个变体组成。
  • DeepSeek - V2：拥有2360亿参数，训练参数量达8.1万亿个token，中文综合能力出色。
  • DeepSeek - R1：性能比肩OpenAI o1正式版，在数学、代码、自然语言推理等任务表现出色。
• 技术优势
  • 训练与推理成本低：有效克服FP8训练精度不足、高质量数据匮乏等困难，极大降低了训练和推理成本。
  • 开源模式：选择开源，任何人都可以部署、修改、优化其模型，形成了独特的行业范式与游戏规则。
• 市场影响
  • 应用下载量：上线20天日活突破2000万，上线5天日活超过ChatGPT上线同期日活，成为全球增速最快的AI应用。
  • 资本市场：在全球资本市场引起震动，因运行成本低，引发美股科技股股价重挫，如英伟达一夜市值蒸发近6000亿美元。
  • 行业合作：国内外主要的云厂商和芯片厂商纷纷接入DeepSeek模型，微软Azure云服务、亚马逊AWS、英伟达、华为云、腾讯云、阿里云、百度智能云等都已接入。
• 人才招聘
  • 招聘岗位：涵盖客户端研发工程师、深度学习研发工程师、全栈开发工程师、自然语言处理算法、深度学习研究员等多种岗位。
  • 薪资待遇：深度学习研究员岗位薪资50-80k*14薪，实习岗位日薪500元左右，还有餐补。
• 技术特点
  • 架构创新：以Transformer架构为基础，采用自主研发的MoE（混合专家）架构，通过这种架构可以在处理不同任务和数据时，灵活地调用不同的“专家”模块，提高模型的效率和性能。
  • 训练优化：通过海量语料数据进行预训练，训练数据丰富多样，涵盖了不同领域、不同类型的文本等。并经过监督微调、人类反馈的强化学习等进行对齐，使模型在自然语言理解和生成等任务上能够更好地符合人类的期望和需求，构建形成深度神经网络。
  • 多模态技术：如DeepSeek - VL2是先进的大型混合专家（MoE）视觉-语言模型系列，能够处理视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解以及视觉定位等多模态任务，展现了公司在多模态技术方面的探索和成果。
• 行业地位
  • 性能领先：DeepSeek的多个模型在国际权威的大模型排名榜Chatbot Arena等评测中表现出色，如DeepSeek - R1基准测试成绩已攀升至全类别大模型第三的高位，与OpenAI的ChatGPT - 4最新版并列，在风格控制类模型分类中更是与OpenAI的o1模型并列第一。
  • 开源影响力：选择开源的模式，其模型采用MIT许可协议，支持免费商用、任意修改和衍生开发，像DeepSeek - R1在海外开发者社区引发轰动，成为美国顶尖大学研究人员的首选模型之一，极大地推动了AI领域的技术交流和创新。
  • 下载量优势：根据市场分析公司Appfigures的数据（未包含中国的第三方应用商店），DeepSeek的应用程序于1月26日首次登上苹果App Store的榜首，并持续保持其全球领先的地位。Sensor Tower的研究显示，DeepSeek自1月28日起在美国Android Play Store也一直稳居第一。
  • 成本优势：实现了低成本与高性能的完美结合，例如DeepSeek - V3仅用557.6万美元便实现了与GPT - 4 Turbo相当的性能，而OpenAI的GPT - 4训练成本高达7800万美元，这种成本优势使其在市场竞争中极具竞争力。
• 应用场景
  • 智能助手领域：可以为用户提供智能对话服务，帮助用户解答问题、提供信息、进行文本创作等，如撰写新闻报道、创作诗歌等，能理解和生成自然语言，文本连贯自然，逻辑严密。
  • 代码开发领域：DeepSeek Coder系列模型可用于代码补全、代码生成等开发任务，支持多种编程语言，在代码特定任务中达到了与GPT4 - Turbo相当的性能，帮助开发者提高代码编写效率。
  • 教育领域：可作为智能辅导工具，帮助学生解答问题、提供学习资料、辅助教学等，例如在数学教育中，DeepSeek Math能为学生提供数学问题的解答和学习指导。
  • 企业决策领域：能够处理和分析企业数据，为企业决策提供数据支持和预测分析，帮助企业制定战略、优化运营等。
  • 科研辅助领域：可以协助科研人员进行文献分析、实验模拟等工作，帮助科研人员快速获取和理解相关研究信息，提高科研效率。
• 市场竞争与影响
  • 对行业格局的影响：DeepSeek的崛起对AI行业格局产生了深远的影响，其开源特性激发了全球开发者的创新活力，也让一些科技巨头感受到了压力，如Meta内部因DeepSeek - R1而进入“恐慌模式”，微软CEO也表示DeepSeek可能改变全球AI的竞争格局。
  • 与其他产品的对比：与OpenAI等公司的产品相比，DeepSeek在性能上能够与之媲美，在某些任务上甚至表现更优，同时具有明显的成本优势，训练和推理成本更低，使其在市场竞争中具有独特的竞争力。
• 最新进展
  • 2月5日：华为公布鸿蒙生态春节更新进展，原生鸿蒙版小艺App接入DeepSeek - R1 Beta版，手机搭载或升级至HarmonyOS NEXT版本的用户，将小艺App升级到11.2.10.310版本及以上，可通过“小艺App -发现-智能体”与DeepSeek进行对话。
  • 2月4日：华为云宣布，双方联合首发并上线基于华为云昇腾云服务的DeepSeek R1/V3推理服务。
  • 近日：腾讯云TI平台宣布上架DeepSeek系列模型，包括“满血”的V3、R1原版模型，参数量达到671B，以及基于DeepSeek - R1蒸馏得到的系列模型，参数规模从70B到1.5B不等，且全面支持一键部署，并限时开放了R1模型的免费在线体验。字节跳动旗下火山引擎宣布，支持V3、R1等不同尺寸的DeepSeek开源模型，可通过在火山引擎机器学习平台veMLP中部署和在火山方舟中调用模型两种方式使用。
• 应用案例
  • 出行规划：重庆李先生春节从海南自驾返渝前，向DeepSeek提问“开车从海口到重庆，需要在2天之内完成，路程怎么安排更好”，DeepSeek很快给出了详细且实用的路线规划和时间安排建议，包括轮渡选择、休息点、用餐点、加油规划等细节，李先生基本按此建议顺利返程。
  • 自媒体与知识付费：在B站，一条“本地部署DeepSeek R1模型”的视频播放量突破百万。有博主通过售卖《DeepSeek商业提示词库》，实现单日销售额破10万元。
  • 垂直领域工具开发：某团队通过调教DeepSeek模型，打造了“AI命理师”服务，单月营收超20万元。还有团队利用DeepSeek API开发“AI法律助手”，自动生成合同模板并嵌入微信小程序，按次收费，半年内积累10万+付费用户。
  • 金融领域：中信银行利用DeepSeek - R1提升测试覆盖和金融系统的稳定性，使缺陷解决效率提升了30%。
  • 教育领域：北京大学基于DeepSeek - R1实现测试效率的飞跃，达到了传统方法的两倍。
• 部署方式
  • 本地化部署：可通过Ollama进行，Ollama提供多种配置选项，从1.5B到70B规模的多个模型版本可供选择，显存需求从1GB到40GB不等，还带来了PageAssist浏览器插件，提供可视化界面，助力用户轻松完成PDF对话和网络搜索集成。
  • 云服务部署
    • 华为云：推出基于昇腾云服务的推理服务，DeepSeek - R1可通过r1.siliconflow.cn访问，DeepSeek - V3可通过v3.siliconflow.cn访问。
    • 阿里云：PAI Model Gallery提供了一键部署DeepSeek - V3和DeepSeek - R1的功能。
    • 腾讯云：HAI平台以极速部署著称，用户可在3分钟内完成模型部署，可通过HAI的Chatbot UI或Jupyterlab直接调用DeepSeek - R1应用。
    • 百度智能云：已经在千帆平台上架DeepSeek模型。
  • 企业级私有化部署
    • ZStack智塔：支持多卡并发推理，优化显存利用率，能在保持数据本地化合规性同时，满足金融、医疗等隐私敏感领域的需求。
    • Dify：模型供应商来自Ollama，用户可通过填写本地API地址创建聊天应用并调用模型，支持可视化交互。
• 准确输入与提问技巧
  • 提供清晰具体信息：提问时尽可能详细、具体，避免模糊不清的表述。比如想要旅游攻略，不能只说“给我一个旅游攻略”，而是要具体到“我打算5月去云南旅游7天，预算5000元，喜欢自然风光和少数民族文化，帮我制定一个旅游攻略”。
  • 采用自然语言表述：用自然、日常的语言与DeepSeek交流，就像和人对话一样。不要刻意使用过于专业或复杂的词汇和句式，以便DeepSeek更好地理解意图。
  • 运用“四步提问法”：第一步说明身份，如“我是一名大学生”；第二步讲需求，如“想找一些兼职工作”；第三步加限制，如“希望工作时间灵活，最好在学校附近”；第四步定格式，如“请以列表形式呈现”。
• 合理利用功能特性
  • 利用风格转换功能：如果需要不同风格的文本，如正式、幽默、文艺等，可以直接要求DeepSeek进行风格转换。例如“用幽默风趣的风格帮我写一篇介绍宠物猫的文章”。
  • 进行角色扮演：让DeepSeek扮演特定角色来提供专业建议或解决方案。比如“你是一位资深律师，我遇到了合同纠纷问题，应该怎么处理”。
  • 发挥多模态能力：如果涉及到图像生成等多模态任务，输入与内容相关的描述，让其生成相应的插图或进行图像理解分析等工作。
  • 实现文件上传与分析：可以上传文件让DeepSeek进行内容提取、分析等操作，比如上传一份文档，让它提取关键信息、总结主要内容。
• 场景适配与优化
  • 智能客服场景：企业根据自身业务特点，用企业的常见问题、业务流程和客户对话数据对DeepSeek进行针对性训练，使其能准确理解和处理客户咨询。
  • 文本生成场景：无论是新闻写作、创意文案还是学术论文辅助创作，都要清晰界定生成任务的目标和要求，提供高质量的提示信息，引导DeepSeek生成符合预期的内容。
  • 代码开发场景：开发者在进行代码生成、代码补全任务时，提供具体的功能需求、代码语言和相关的上下文信息，让DeepSeek生成更准确、实用的代码。
• 借助开源社区与持续优化
  • 融入开源生态：积极参与DeepSeek的开源社区，与其他开发者交流经验、分享技巧、借鉴优秀实践，获取丰富的代码示例、模型优化方案和应用案例。
  • 持续评估与优化：建立科学合理的评估指标体系，从准确性、效率、稳定性等多个维度对DeepSeek的性能进行评估。定期收集新数据，对模型进行增量训练，根据评估结果及时调整参数、改进算法。