DeepSeek

DeepSeek（深度求索）成立于2023年，专注于研究世界领先的通用人工智能底层模型与技术，挑战人工智能前沿性难题。基于自研训练框架、自建智算集群和万卡算力等资源，深度求索团队仅用半年时间便已发布并开源多个百亿级参数大模型，如DeepSeek-LLM通用大语言模型、DeepSeek-Coder代码大模型，并在2024年1月率先开源国内首个MoE大模型（DeepSeek-MoE），各大模型在公开评测榜单及真实样本外的泛化效果均有超越同级别模型的出色表现。

核心技术

DeepSeek的核心技术包括深度学习模型、自然语言处理（NLP）、数据挖掘与知识图谱等。其深度神经网络（DNN）能够自动提取数据的特征，理解数据的上下文语义，从而实现更智能化的搜索与分析。DeepSeek的混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构和创新的训练策略使其在各种基准测试中表现出色。

主要产品

DeepSeek的主要产品包括DeepSeek-V3、DeepSeek-V2系列模型、DeepSeek Coder等。DeepSeek-V3是一款强大的混合专家模型，拥有671亿个参数，能够在各种基准测试中与GPT-4相媲美，且训练成本仅为557.6万美元，相比之下GPT-4的训练成本约为1亿美元。DeepSeek Coder则支持多种编程语言，性能在全球范围内名列前茅，尤其擅长代码生成和数学算术任务。

应用场景

DeepSeek的应用场景非常广泛，包括企业智能决策支持、金融风控与投资分析、内容创作、科研探索、教育培训等多个领域。在企业智能决策中，DeepSeek可以通过深度分析企业内部数据，帮助识别市场机会和风险；在金融领域，它可以用于风险控制和投资分析；在内容创作方面，DeepSeek的语言模型可以生成内容大纲或进行文本润色；在科研探索中，研究人员可以利用DeepSeek进行数据分析、模式识别等复杂任务。

行业地位

DeepSeek在技术创新和市场影响方面都取得了显著成就。其大幅度缩减了大模型所需的算力成本，被称为“AI界的拼多多”。尽管在一些国家因安全风险被禁止使用，但DeepSeek的技术创新和市场表现仍赢得了广泛的关注和投资机会。

DeepSeek - 专注于领先世界的AI底层模型与技术，挑战人工智能前沿性难题