近期大火的DeepSeek是什么？由谁开发？有啥优势？DeepSeek上市了吗？一文了解！

DeepSeek 基本信息

DeepSeek是一家中国人工智能初创公司开发的大型语言模型和AI助手。该公司由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司和北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司及其关联公司共同开发。DeepSeek的核心产品是基于深度神经网络算法的DeepSeek Chat大语言模型，该模型经过大规模自监督学习的预训练和针对性的优化训练。

DeepSeek能够执行广泛的基于文本生成的任务，包括回答问题、生成内容、编写代码等。用户可以通过chat.deepseek.com访问DeepSeek Chat界面，只需一个有效的电子邮件地址即可注册使用。DeepSeek的用户界面类似于ChatGPT，左侧显示交互历史，底部有文本提示框用于输入问题。

DeepSeek的主要功能包括文本生成、对话能力、代码编写、数学计算和推理任务等。它可以集成到各种下游系统或应用中，为用户提供智能对话和内容生成服务。DeepSeek还提供API接口，允许开发者将其集成到自己的应用中。

DeepSeek引起关注的一个主要原因是其在各项基准测试中的出色表现。据报道，DeepSeek在数学、编码和推理任务等多个基准测试中取得了与OpenAI的GPT模型相当的结果，在某些领域甚至超越了GPT。特别是在编码任务中，DeepSeek声称达到了97%的成功率，这一成绩相当令人印象深刻。

DeepSeek-V2.5版本在主要的大模型排行榜上表现出色。在AlignBench测试中，它排名前三，超过了GPT-4并接近GPT-4-Turbo的水平。在MT-Bench测试中，DeepSeek与LLaMA3-70B不相上下，并优于Mixtral 8x22B。这些成绩表明DeepSeek在整体性能上已经达到了顶级水平。

DeepSeek的另一个优势是其在特定领域的专长。它在数学、代码和推理方面表现尤为出色。这种专业化使DeepSeek在某些应用场景中可能比其他通用模型更具优势。此外，DeepSeek的开源模型支持128K的上下文长度，这为处理长文本和复杂任务提供了更大的灵活性。

与ChatGPT和Google Gemini相比，DeepSeek在某些方面展现出独特的优势。例如，在回答时间上，DeepSeek与ChatGPT相当，有时甚至比Google Gemini更快。这种快速响应能力对于需要实时交互的应用来说是一个重要优势。

DeepSeek 主要功能

• 自然语言处理：DeepSeek能够理解和生成自然语言，可以进行语言翻译、文本摘要、情感分析和命名实体识别等任务
• 问答系统：DeepSeek可以回答用户提出的各种问题，包括常识问题、专业问题、历史问题和科技问题等
• 智能对话：能与用户进行智能对话，理解用户的意图和情感，并给出相应的回答
• 代码生成：DeepSeek具备强大的代码生成能力，可以帮助开发者快速生成代码片段，提高开发效率
• 多语言编程支持：在多语言编程测评中表现优异，超越多个竞争对手
• 信息推荐：根据用户的历史行为和偏好，推荐相关的内容和信息
• 内容写作：根据用户提供的关键词和主题，自动生成相关的文章和内容
• 智能客服：可以代替人工客服，回答用户的咨询和问题，提高客服效率和质量
• 联网搜索：类似于GPT search的功能，可以根据网络搜索到的内容提供答案
• 深度思考：在回答问题之前，会进行多步骤的推理和思考，类似于OpenAI的功能
• API和Web服务：提供API和Web服务，方便用户在不同场景下集成和使用DeepSeek的功能

DeepSeek 技术创新

1. 混合专家(MoE)架构：DeepSeek-V3拥有6710亿参数，但每次输入仅激活370亿参数，大幅降低计算成本同时保持高性能。
2. 多头潜在注意力(MLA)：这种架构实现了高效的训练和推理。
3. 无辅助损失的负载平衡策略：最小化负载平衡对模型性能的负面影响。
4. 多tokens预测训练目标：提升了模型的整体性能。
5. 高效训练框架：采用HAI-LLM框架，支持16-way Pipeline Parallelism、64-way Expert Parallelism和ZeRO-1 Data Parallelism，降低训练成本。
6. 多token预测(MTP)技术：允许模型同时预测多个连续位置的token，提高训练效率并更好捕捉token间依赖关系。
7. 多阶段训练方式：包括基础模型训练、强化学习(RL)训练和微调，使模型在不同阶段吸收不同知识和能力。
8. "顿悟时刻"：通过RL框架，AI自发形成类人推理能力，超越预设规则限制。

这些技术创新使DeepSeek在性能、效率和成本方面都取得了显著优势，在多项基准测试中超越了其他主流模型，甚至在某些领域接近或超过GPT-4和Claude-3.5-Sonnet等顶级闭源模型。

DeepSeek 模型发布历史 

2023年11月2日，DeepSeek 发布首款模型 DeepSeek Coder，主要面向代码生成、代码补全和编程辅助等场景，随后又推出性能进一步提升的 DeepSeek-Coder V2 系列。

2023年11月29日，DeepSeek 发布 DeepSeek LLM 系列，开始将模型能力从编程领域扩展至更广泛的通用语言任务。

2024年1月，DeepSeek 推出两款采用混合专家架构的 DeepSeek-MoE 模型。

2024年4月3日，DeepSeek 发布三款 DeepSeek-Math 模型，重点提升模型在数学推理和复杂计算方面的能力。

2024年5月，DeepSeek 发布 DeepSeek-V2。同年9月，公司推出升级版 DeepSeek-V2.5，并于12月再次对该模型进行更新。

2024年11月20日，DeepSeek 开放 DeepSeek-R1-Lite 预览版，用户可以通过聊天界面体验。该模型并未开放源代码，仅通过网页和API提供服务。

2025年1月20日，DeepSeek 正式发布推理模型 DeepSeek-R1，并免费向iOS和Android用户开放。到1月27日，DeepSeek 超越ChatGPT，成为美国苹果App Store下载量最高的免费应用，并引发市场对人工智能算力需求和成本结构的重新评估，Nvidia股价当天一度大幅下跌。

此后，DeepSeek 又推出多个基于DeepSeek-R1蒸馏而来的小型模型，参数规模覆盖15亿至700亿，可在算力要求较低的设备和服务器上运行。

2025年3月24日，DeepSeek 以MIT许可证发布 DeepSeek-V3-0324。该版本是DeepSeek-V3的改进型号，进一步提升了推理、编程和通用任务处理能力。

2025年5月28日，DeepSeek 以MIT许可证发布 DeepSeek-R1-0528。这是DeepSeek-R1的一次小幅升级，在部分基准测试中的成绩超过2025年1月发布的DeepSeek-R1以及DeepSeek-V3-0324。

2025年8月21日，DeepSeek 以MIT许可证发布 DeepSeek-V3.1。该模型采用混合架构，可在思考模式和非思考模式之间切换。在SWE-bench、Terminal-bench等部分基准测试中，其成绩较DeepSeek-V3和DeepSeek-R1提升超过40%。

2025年9月22日，DeepSeek 将该模型更新为 DeepSeek-V3.1-Terminus，修复了多语言输出中的异常表达，同时进一步提升整体智能水平。

2025年9月29日，DeepSeek 发布实验性模型 DeepSeek-V3.2-Exp。该模型以DeepSeek-V3.1-Terminus为基础，引入效率更高的 DeepSeek Sparse Attention 稀疏注意力机制，以降低长文本处理所需的计算资源。

2025年12月1日，DeepSeek 发布 DeepSeek-V3.2，并同步推出更侧重复杂推理能力的 DeepSeek-V3.2-Speciale。

2025年12月，DeepSeek 还发布了基础模型 DeepSeek-V3-Base 以及面向对话场景的 DeepSeek-V3。

2026年4月24日，DeepSeek 发布V4系列预览版，包括参数规模为2840亿的 DeepSeek-V4-Flash，以及参数规模达1.6万亿的 DeepSeek-V4-Pro。两款模型均支持最长100万Token的上下文窗口，并采用MIT许可证发布。

2026年4月30日，DeepSeek在Github上正式发布了多模态模型。5月31日，DeepSeek-V4-Pro模型API价格结束2.5折优惠活动，正式调整为原定价的1/4。

2026年6月18日，DeepSeek 的识图模式已在网页和 App 端正式上线。 6月29日，DeepSeek团队官宣，DeepSeek V4正式版计划于7月中旬正式上线，新版本将带来更多功能优化与性能提升。

DeepSeek 应用场景

1. 自然语言处理：DeepSeek可以进行语言翻译、文本摘要、情感分析和命名实体识别等任务
2. 智能对话：能与用户进行智能对话，理解用户的意图和情感，并给出相应的回答
3. 代码生成和辅助：DeepSeek-Coder-V2支持338种编程语言，可以生成代码、解释代码含义、修复代码错误等
4. 问答系统：回答用户提出的各种问题，包括常识、专业、历史和科技等领域
5. 内容创作：根据用户提供的关键词和主题，自动生成相关的文章和内容
6. 智能客服：代替人工客服，回答用户的咨询和问题，提高客服效率和质量
7. 多模态交互：处理图像、音频等多种数据形式，适用于智能助手和移动应用等场景
8. 数学和推理任务：在数学计算和复杂推理任务方面表现出色
9. 信息推荐：根据用户的历史行为和偏好，推荐相关的内容和信息
10. 量化投资：作为幻方人工智能公司的产品，DeepSeek在量化投资领域也有应用

这些应用场景涵盖了从日常生活到专业领域的多个方面，展示了DeepSeek作为大型语言模型的多功能性和广泛适用性。

DeepSeek 低成本原因

DeepSeek成本低的主要原因有以下几点：

• 创新的模型架构：DeepSeek采用了混合专家模型（MoE）架构，包括路由专家和共享专家，通过稀疏激活机制大幅减少了计算量。
• 低精度训练：DeepSeek V3原生使用FP8混合精度训练，显著降低了计算和存储需求。
• 多头潜在注意力（MLA）机制：这种改进的注意力机制通过低秩键值联合压缩和解耦旋转位置嵌入，提高了计算效率。
• 优化的训练流程：DeepSeek团队在训练稳定性、多词同时预测等方面进行了深入优化，进一步降低了训练成本。
• 算法创新：DeepSeek证明了算法有很大的提升空间，不需要依赖大量GPU和算力来堆砌效果。

这些创新使得DeepSeek能够以约600万美元的成本训练出一个600B参数的大模型，被认为是工程上的奇迹。据报道，DeepSeek用10-15分之一的成本就训练出了比肩OpenAI GPT-4水平的模型，并且完全开源。这种低成本高效能的模式可能会对整个AI行业产生深远影响，包括刺激更多专用推理模型的诞生和改变企业对API的依赖。

DeepSeek 融资历史

2026年6月16日，DeepSeek 完成梁文峰领投的500亿元（人民币）A轮融资， IDG Capital、Tencent（腾讯）、 JD.com（京东）、 Loyal Valley Capital、NetEase（网易）等跟投。

DeepSeek 主要竞争对手

• OpenAI：DeepSeek的R1模型在多项基准测试中与OpenAI的o1模型展开直接竞争，在某些领域甚至超越了o1。
• Google：DeepSeek的搜索功能被认为与Google的Gemini Deep Research不相上下。
• Meta（Facebook）：DeepSeek的模型在性能上超越了Meta的Llama 3.1。
• Anthropic：DeepSeek在多个领域的准确性上超越了Anthropic的Claude Sonnet 3.5。
• Perplexity AI：DeepSeek的搜索功能被认为已经超越了Perplexity。
• 国内竞争对手：包括字节跳动、百度、阿里、腾讯和智谱AI等，这些公司在DeepSeek引发的价格战中也参与其中。

DeepSeek的突破性进展引起了这些竞争对手的高度关注，尤其是在性能和成本效率方面。例如，Meta的工程师们正在紧急分析DeepSeek的技术，而Perplexity AI的CEO也表示将把DeepSeek R1的推理能力引入他们的产品中。这种竞争态势显示了DeepSeek在全球AI领域已经成为一个不容忽视的重要参与者。

DeepSeek上市了吗？如何投资？

DeepSeek是一家成立于2023年的中国人工智能初创公司,专注于开发大型语言模型。作为一家新兴的AI公司，DeepSeek目前仍处于快速发展阶段，主要通过发布创新的AI模型和技术来吸引业界关注。公司目前还没有IPO上市，还无法通过公开市场参与DeepSeek投资。

美股百科 总编辑

Michael.Y，1982 年生，2004 年毕业于上海财经大学。自毕业以来，他长期投身自媒体与内容创作领域，同时深耕全球宏观经济、科技创新与金融市场研究。

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