摘要：在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）领域的竞争堪称白热化。一直以来，OpenAI 的 GPT 系列凭借其强大的语言处理能力和广泛的应用场景，在全球 AI 市场独占鳌头，成为众多开发者和企业竞相追逐的标杆。然而，最近一匹来自中国的 AI 黑马 ——DeepSe
在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）领域的竞争堪称白热化。一直以来，OpenAI 的 GPT 系列凭借其强大的语言处理能力和广泛的应用场景，在全球 AI 市场独占鳌头，成为众多开发者和企业竞相追逐的标杆。然而，最近一匹来自中国的 AI 黑马 ——DeepSeek，以惊人的速度崛起，成功吸引了全球目光，甚至被传出反超 GPT 的消息，这究竟是怎么一回事？
DeepSeek 是量化巨头幻方量化的子公司深度求索推出的 AI 模型。2024 年 12 月 26 日，深度求索官方微信公众号推文称，旗下全新系列模型 DeepSeek-V3 首个版本上线并同步开源。这一模型的出现，犹如一颗重磅炸弹，在 AI 领域掀起了惊涛骇浪。
为了探究 DeepSeek 是否真的反超 GPT，我们不妨从多个维度对两者进行深入对比 。
模型架构：GPT 作为 OpenAI 的拳头产品，基于 Transformer 架构构建，以其强大的通用性和多模态能力著称，在自然语言处理任务中表现卓越，是众多开发者学习和借鉴的对象。而 DeepSeek-V3 则采用了创新的 MoE（Mixture of Experts）架构，拥有 6710 亿参数，激活 370 亿，通过稀疏激活机制，仅激活部分参数，显著降低了计算量，同时提升了模型的处理能力。这种独特的架构设计，使得 DeepSeek-V3 在处理大规模数据时，能够更加高效地利用计算资源，为其在性能上的出色表现奠定了基础。性能表现：在知识类任务上，GPT-4o 表现优异，尤其在复杂推理和知识检索方面，展现出强大的实力。而 DeepSeek-V3 在 MMLU、MMLU-Pro、GPQA、SimpleQA 等知识类任务上的表现也毫不逊色，与 Claude-3.5-Sonnet-1022 接近。在长文本处理方面，GPT-4o 能够处理复杂的上下文信息，表现稳定。DeepSeek-V3 则在 DROP、FRAMES、LongBench v2 等长文本测评中平均表现超越其他模型，展现出其在长文本理解和处理上的优势。在代码生成方面，GPT-4o 在复杂算法和工程代码场景中表现出色，而 DeepSeek-V3 在算法类代码场景（Codeforces）中领先，工程类代码场景（SWE-Bench Verified）逼近 Claude-3.5-Sonnet-1022。最让人惊叹的是数学能力，DeepSeek-V3 在美国数学竞赛（AIME 2024、MATH）和全国高中数学联赛（CNMO 2024）上大幅超过所有开源和闭源模型，包括 GPT-4o，展现出超强的数学解题能力。在中文能力上，DeepSeek-V3 在教育类测评 C-Eval 和代词消歧等评测集上与 GPT-4o 表现相近，但在事实知识 C-SimpleQA 上更为领先，更懂中文语境。生成速度：生成速度是衡量 AI 模型实用性的重要指标之一。DeepSeek-V3 在这方面表现出色，通过算法和工程上的创新，其生成吐字速度从 20TPS 大幅提高至 60TPS，相比 V2.5 模型实现了 3 倍的提升，能够快速响应用户的请求，提供即时的回答和解决方案。而 GPT-4o 的生成速度虽未公开，但预计在数十 TPS 级别，在生成速度上，DeepSeek-V3 占据明显优势。API 服务价格：从商业应用的角度来看，API 服务价格是企业和开发者选择模型时需要考虑的重要因素。DeepSeek-V3 的 API 服务价格极具竞争力，每百万输入 tokens 0.5 元（缓存命中）/2 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 8 元。而 GPT-4o 的具体价格未公开，但预计在每百万 tokens 数十美元级别，相比之下，DeepSeek-V3 的价格优势明显，能够为企业和开发者节省大量的成本，这使得它在商业应用中更具吸引力，尤其是对于那些对成本敏感的中小企业和初创公司来说，DeepSeek-V3 无疑是一个更经济实惠的选择。开源与闭源：DeepSeek-V3 坚持开源策略，开源了原生 FP8 权重，这意味着开发者可以自由地使用、修改和分发模型，根据自己的需求进行定制和优化，极大地促进了 AI 技术的共享和创新。社区开发者可以基于 DeepSeek-V3 进行二次开发，拓展其应用场景，为用户提供更多样化的服务。而 GPT-4o 是闭源模型，未公开权重和具体实现细节，这在一定程度上限制了开发者的参与和创新，也增加了企业和开发者对 OpenAI 的依赖。DeepSeek 能在众多 AI 模型中脱颖而出，关键在于其强大的技术实力。在模型架构和训练方法上，DeepSeek 都进行了大胆创新，走出了一条独特的技术发展之路。
DeepSeek-V3 采用了先进的混合专家（MoE）架构，这种架构将一个大模型划分为多个专注于特定任务的较小子网络，这些子网络被称为 “专家” 。在处理任务时，模型会根据输入的特点，动态地选择最合适的专家进行处理，就像在一个专家团队中，根据不同的问题，找到最擅长的专家来解答。这一机制使得模型能够在不增加计算成本的前提下，显著提升其处理和解决问题的能力。
DeepSeek-V3 总参数量高达 6710 亿，是个拥有海量知识的 “超级大脑”，但在实际运行过程中，每个输入只会触发 370 亿参数，仅激活部分参数，大大降低了计算量，显著提升了计算效率。就好比在一座巨大的图书馆中，只去找自己需要的那几本书，而不是把所有的书都翻遍，既节省了时间，又保证了找到所需的信息。
为了进一步提升模型性能，DeepSeek-V3 还引入了无辅助损失负载均衡策略和多 token 预测（MTP）训练目标。在 MoE 模型中，输入数据通过路由机制被分配给不同的专家，然而，负载分配可能出现不均衡的情况，某些专家处理大量数据，而其他专家却很少被调用，这会导致计算资源的浪费和训练效率的下降。DeepSeek-V3 通过动态调整每个专家的路由偏置，来平衡专家负载，避免了传统方法中因使用辅助损失来惩罚负载不均而引发的性能下降，确保每个专家都能充分发挥作用，提高了计算资源的利用率。
而多 token 预测训练目标则是让模型在训练过程中，不仅预测下一个 token，还预测后续多个位置的 token，丰富了训练信号，有助于模型学习长期依赖关系，提高了生成文本的连贯性和质量，对续写任务更有帮助。传统的单 token 预测每个训练步骤只提供一个目标 token 的训练信号，导致训练信号相对稀疏，而多 token 预测每个训练步骤提供多个目标 token 的训练信号，使得训练信号更加密集，有助于模型更快地学习和收敛。
在训练方法上，DeepSeek 也展现出了卓越的创新能力。它通过数据蒸馏技术、FP8 混合精度框架、分布式训练优化等多种方法的协同作用，实现了低成本、高效的训练。
数据蒸馏技术是 DeepSeek 训练方法的一大亮点。这一技术就像是一位 “知识精炼大师”，将原始的、复杂的数据进行去噪、降维、提炼等操作，把大量数据中的精华信息，浓缩到一个更小的数据集中，从而得到更为精炼、有用的数据。通过这种方式，模型可以在更小的数据量上进行训练，大大减少了计算资源的消耗，同时提升了训练效率。以训练图像识别模型为例，原本可能需要成千上万张图片，但通过数据蒸馏，可能只需要几百张精选图片，就能达到相似的识别效果。
在推理相关数据集（如数学、代码竞赛、逻辑谜题等）的处理上，DeepSeek-V3 利用之前训练好的 DeepSeek-R1 模型生成数据，再使用结合了监督微调（SFT）和强化学习（RL）训练的专家模型来蒸馏生成最终的数据；针对非推理数据（如创意写作、角色扮演、简单问答等），使用 DeepSeek-V2.5 生成回复，并由人类验证数据的准确性和正确性。这些高质量数据帮助提升了 V3 的训练效率，并提高了模型适应能力。
DeepSeek-V3 还引入了 FP8 混合精度训练框架，这是一种用 8 个二进制位来表示数字的格式，相比传统的 32 位（FP32）和 16 位（FP16）格式，精度低了很多，但是占用空间小，计算快。在训练时，它的大部分核心计算内核均采用 FP8 精度实现，包括前向传播、激活反向传播和权重反向传播都用了 FP8 作为输入，并输出 BF16 或 FP32 格式的结果，这一设计理论上使计算速度相较于原始的 BF16 方法提升了一倍。此外，向量激活值以 FP8 格式存储，供反向传播使用，从而显著降低了内存消耗。针对某些对低精度计算敏感算子和一些低成本算子，比如嵌入模块、输出头、MoE 门控模块、归一化算子以及注意力算子保留了 FP16 乃至 FP32 的精度 。通过这种混合精度的方式，在保证模型性能的前提下，大大提高了训练速度，降低了训练成本。
分布式训练优化也是 DeepSeek 实现高效训练的关键。在拥有 2048 个 NVIDIA H800 GPU 的超级计算机上，DeepSeek-V3 利用 DualPipe 算法，实现了计算与通信的重叠，减少了分布式训练中因通信延迟造成的效率损失。该算法将前向和后向计算阶段重叠，减少了管道气泡的数量，并隐藏了大部分通信开销。通过重新排列注意力、全节点广播、MLP 和全节点合并等组件，并手动调整 GPU SMs 的分配，确保了计算和通信的重叠，不仅加速了模型训练，还减少了管道气泡和峰值激活内存的使用。同时，开发高效的全对全（All-to-All）通信内核，充分利用 InfiniBand 和 NVLink 带宽，提升通信性能，进一步提高了训练效率。
DeepSeek 能够取得如此卓越的成就，离不开其背后强大的算力支持。DeepSeek 是由知名量化资管巨头幻方量化创立，幻方量化在算力基础设施建设上可谓不遗余力。早在 2019 年，幻方量化就投资超 2 亿元打造了 “萤火一号” 深度学习训练平台，搭载了 1100 块 GPU，为 AI 模型的训练提供了初步的算力保障 。随着对 AI 技术研究的深入和业务需求的增长，2021 年，幻方量化再度斥资 10 亿元，将 “萤火一号” 升级为 “萤火二号”，使其 GPU 数量飙升至 1 万张英伟达 A100，成为了一台名副其实的 “算力巨兽”。
这些强大的算力资源为 DeepSeek 的研发提供了坚实的后盾。在 AI 模型训练过程中，算力是决定训练速度和效率的关键因素。以 DeepSeek-V3 的训练为例，它使用了 2048 个 NVIDIA H800 GPU，在两个月内完成了训练，总训练成本仅为 557.6 万美元，计算量仅为 280 万 GPU 小时，相比其他同级别模型，大大缩短了训练时间，降低了训练成本。正是因为有了 “萤火一号” 和 “萤火二号” 这样强大的算力支持，DeepSeek 才能在模型训练上不断突破，实现技术的快速迭代和创新。 。
除了强大的算力支持，DeepSeek 背后还有一支优秀的人才团队。核心技术骨干梁文锋是团队的灵魂人物，他在量化金融与机器学习领域耕耘多年，拥有丰富的经验和深厚的技术功底，在同僚眼中是个 “既懂金融又懂 AI” 的全才。在他的带领下，团队成员紧密协作，共同攻克了一个又一个技术难题。
DeepSeek 团队成员大多来自清华、北大、北邮、北航等高校计算机相关专业的应届生、博士在读生，少部分工作经验短至两三年的技术人员，也是拥有国内教育背景的高材生。以 “95 后天才少女” 罗福莉为例，她在北京大学取得硕士学位期间，便在国际顶级会议 ACL 上发表了 8 篇论文，其中 2 篇是一作。在 DeepSeek 任职期间，她参与了深度学习模型 DeepSeek-V2 的研发，为模型的成功做出了重要贡献。这些年轻的人才充满激情和创造力，他们带来了最新的学术研究成果和创新思维，为 DeepSeek 的发展注入了源源不断的活力。
DeepSeek 团队采用扁平化管理模式，所有研究人员直接向梁文锋汇报，这种管理方式减少了层级之间的沟通成本，提高了决策效率。在这种环境下，研究人员能够充分发挥自己的才能，自由地提出想法和建议，团队氛围积极向上，充满了创新的活力 。
DeepSeek 的崛起，对中国 AI 产业来说，无疑是一针强心剂。它不仅提升了中国 AI 在全球的话语权，也为国内 AI 企业树立了榜样，激励更多企业加大在技术研发上的投入。众多中国 AI 企业在 DeepSeek 的带动下，积极探索创新，有望在全球 AI 市场中占据更重要的地位。
在全球 AI 竞争格局中，DeepSeek 的出现打破了原有的平衡。它让世界看到了中国 AI 技术的实力，也促使其他国家和企业加快 AI 研发的步伐，推动全球 AI 技术的快速发展。未来，AI 领域的竞争将更加激烈，也将带来更多的创新和突破。
展望未来，DeepSeek 有着广阔的发展前景。凭借其强大的技术实力和创新能力，DeepSeek 有望在自然语言处理、智能客服、智能写作、代码生成等多个领域得到广泛应用。在智能客服领域，DeepSeek 可以根据用户的问题，快速准确地提供解决方案，提高客户满意度；在智能写作方面，它能够帮助创作者快速生成高质量的文章、故事等，激发创作灵感；在代码生成领域，开发者可以利用 DeepSeek 生成代码框架、实现功能模块，提高开发效率。
随着技术的不断进步和应用场景的拓展，DeepSeek 还可能与其他领域的技术深度融合，如物联网、区块链、虚拟现实等，创造出更多的创新应用。在物联网领域，DeepSeek 可以对大量的传感器数据进行分析和处理，实现设备的智能控制和优化管理；在区块链领域，它可以协助智能合约的编写和验证，提高区块链应用的安全性和可靠性；在虚拟现实领域，DeepSeek 能够为用户提供更加智能化、个性化的交互体验，增强虚拟现实的沉浸感和趣味性。
当然，DeepSeek 也面临着一些挑战。随着 AI 技术的普及，市场竞争日益激烈，如何在众多竞争对手中保持领先地位，是 DeepSeek 需要面对的重要问题。AI 技术的发展也带来了一些伦理和社会问题，如数据隐私保护、算法偏见等，DeepSeek 需要在技术发展的同时，积极应对这些问题，确保 AI 技术的健康发展。
DeepSeek 的反超是中国 AI 产业发展的一个重要里程碑。它让我们看到了中国 AI 技术的实力和潜力，也让我们对中国 AI 产业的未来充满信心。在未来的发展中，相信 DeepSeek 将继续发挥技术优势，不断创新，为推动全球 AI 技术的发展做出更大的贡献。
来源：海绵宝宝