DeepSeek被各种吹捧，事实有那么厉害吗？

DeepSeek近期在AI领域备受瞩目，被众多媒体和专业人士高度评价，那么它是否真的有那么厉害呢？从技术角度来看，DeepSeek确实展现出了强大的实力。

首先，DeepSeek在性能上表现出色。根据独立评测机构Artificial Analysis的评价，DeepSeek-V3在多项评测中超越了Qwen2.5-72B、Llama-3.1-405B等开源模型，甚至直逼世界顶尖的闭源模型GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet。此外，DeepSeek-V3在数学和代码生成方面的能力尤为突出，其表现接近GPT-4o。

其次，DeepSeek的成本优势显著。DeepSeek-V3的训练成本仅为600万美元，而同类模型的训练成本通常高达数亿美元。这种低成本的训练模式使得DeepSeek在性价比上极具竞争力。例如，DeepSeek-R1的API服务定价远低于海外同类模型，每百万输入tokens仅需1元（缓存命中）/4元（缓存未命中），而每百万输出tokens为16元。

此外，DeepSeek采用了创新的技术架构。其DeepSeek-V3模型采用了混合专家（MoE）架构，每次处理过程中仅激活6710亿个参数中的370亿个，大大降低了计算成本。同时，DeepSeek还结合了多头潜在注意力（MLA）、FP8混合精度和多token预测等技术，进一步提高了效率和有效性。

综合来看，DeepSeek在技术性能和成本控制方面都取得了显著的突破，其强大的性能和高性价比使其在AI领域备受关注。因此，DeepSeek被广泛吹捧并非没有道理，它确实具备改变AI行业格局的潜力。