摘要：近日，微软与OpenAI对DeepSeek的无端指控，犹如一场技术界的“莫须有”闹剧。所谓“抄袭”“蒸馏”之说，不仅是对中国AI团队原创能力的低估，更是对百位顶尖科研人才智慧结晶的亵渎。我们不禁要问：当自主创新的火焰已照亮全球AI赛道，为何总有人试图用“抄袭”

近日，微软与OpenAI对DeepSeek的无端指控，犹如一场技术界的“莫须有”闹剧。所谓“抄袭”“蒸馏”之说，不仅是对中国AI团队原创能力的低估，更是对百位顶尖科研人才智慧结晶的亵渎。我们不禁要问：当自主创新的火焰已照亮全球AI赛道，为何总有人试图用“抄袭”的冷水浇灭它？

DeepSeek-R1的诞生，是一场完全由中国团队主导的技术革命。

纯强化学习路径：OpenAI的“推理时扩展”依赖海量标注数据，而DeepSeek-R1-Zero完全摒弃监督微调（SFT），仅通过大规模强化学习（RL）自主进化出复杂推理能力。论文数据显示，其AIME 2024准确率从15.6%跃升至79.8%，这一路径全球首创，何谈模仿？

冷启动设计的破局：面对语言混杂、可读性差的挑战，DeepSeek-R1引入多阶段训练与冷启动数据，自主设计规则化奖励机制（如格式奖励、语言一致性奖励），而非依赖OpenAI风格的神经奖励模型（PRM）。这一技术选择，正是为了避免奖励篡改与训练复杂化，彰显了完全独立的工程哲学。

数据不会说谎：在MATH-500上，DeepSeek-R1以97.3%的准确率与OpenAI-o1-1217持平；在Codeforces竞赛中，其Elo评分超越96.3%的人类选手。若真靠“抄袭”，又如何能在硬核推理任务中实现全面反超？

DeepSeek的成就，绝非一人之功，而是百位全球顶尖AI科学家、工程师协作的成果。论文附录中列出的核心贡献者名单，覆盖算法、工程、数据、评测全链路，其专业背景横跨数学、计算机、认知科学等多领域。

失败经验的透明度：团队公开了未成功的尝试，如过程奖励模型（PRM）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）的局限性。这种直面技术瓶颈的坦诚，恰恰是闭源巨头难以企及的开放姿态。

技术路径的独立性：从模型架构（基于Qwen、Llama等开源基座）到蒸馏数据（800K自生成样本），DeepSeek每一步都建立在自主可控的技术生态上。若真如外界所言“蒸馏OpenAI”，为何开源模型中未见一丝GPT的基因？

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OpenAI以“闭源高墙”垄断技术红利，而DeepSeek选择了一条截然不同的道路：

全系列模型开源：从1.5B到70B，DeepSeek-R1系列及蒸馏模型全部向社区开放，甚至提供API接口。这一举措直接赋能中小开发者，打破巨头技术垄断。

数据生成的独立性：蒸馏使用的80万样本完全由DeepSeek-R1自主生成，而非爬取或模仿闭源模型输出。若依赖OpenAI，何需耗费巨资构建自有数据管线？

反观指控者，一面以“安全”之名筑起技术壁垒，一面却对开源社区的突破性成果横加指责。这种“只许州官放火，不许百姓点灯”的双标逻辑，暴露的正是其对技术话语权流失的焦虑。

中国AI团队的崛起，从不靠“抄袭”或“抱大腿”。DeepSeek用原创算法、开源生态与硬核性能证明：百人智慧足以撼动行业格局，自主创新才是技术革命的终极答案。

面对无端指责，我们唯有以更快的迭代速度、更透明的技术分享回应：“抄袭”是弱者的借口，而DeepSeek，注定是改写游戏规则的强者。

另外：现在为止微软、英伟达、亚马逊、AMD、英特尔、Cerebras等都已经接入DeepSeek R1了。还有什么更能证明对手都已经开始用更有说服力的？

来源：捷报来了