DeepSeek

一、DeepSeek介绍

DeepSeek(深度求索)是一家专注于通用人工智能(AGI)技术研发的中国公司，位于中国杭州。成立于2023年，由其母公司幻方量化创立并投资，创始人是梁文锋。

DeepSeek自成立起，就放弃做追随者，致力于大模型创新。它的故事就是一系列开源产品的发布，2年期间它们已经做出：

DeepSeek Coder （2023年11月2日） ：专注于代码生成与理解，架构类似Llama。
DeepSeek LLM （2023年11月29日）：通用大语言模型，通过监督微调提升多任务处理能力。
DeepSeek-MoE（2024年1月9日）：引入混合专家架构（Mixture of Experts, MoE），提升模型效率。
DeepSeek-Math（2024年4月）：专攻数学推理，通过分组相对策略优化（GRPO）强化训练。
Deep****Seek V2（2024年5月）：采用多头潜在注意力（MLA）和MoE架构，支持128K长上下文。
Deep****Seek V3（2024年12月）：基于V2架构扩展，参数量达671亿，进一步优化多任务处理能力。
Deep****Seek R1 （2025年1月20日）：专注逻辑推理与实时问题解决，参数规模与V3一致（671亿）。

以上，我们可以看出DeepSeek从代码模型起步，逐步扩展至通用、数学、长上下文及推理领域，通过开源策略推动技术创新。其核心突破在于高效架构（MLA、MoE）和低成本训练，挑战了传统高资源投入的AI开发模式。

其实早在V2时期，DeepSeek成本降低已经引发业内人士关注，但直到2025年1月20日DeepSeek-R1发布，才开始破圈，迅速引爆全球。

总的来说，DeepSeek是一家年轻的AI创业公司。它们才刚开始，却已经登上高峰，从此我们听说了它的故事。

二、DeepSeek创始人和背后开发团队

与DeepSeek故事一样吸引人的是它背后的公司与人。

DeepSeek的创始人是梁文锋，1985年出生于广东湛江吴川市，父母均是小学教师。他自小在学习上展现出很高天赋，尤其是在数学领域。

初中就完成高中数学课程，开始学大学数学，17时以吴川市第一中学「高考状元」身份，进入浙江大学信息与电子工程学系，获得本硕学位，于2010年毕业。

在校期间，梁文锋对金融市场产生了浓厚的兴趣，2008年他带领团队探索机器学习技术在全自动量化交易中的应用。2年之后的2010年，随着沪深300股指期货推出，量化投资迎来了春天，梁文锋和他的团队大赚一笔，自营资金超过5亿元。

要知道，此时它才刚刚毕业。有的人，天生就是天才。

但天才也不是一直成功。毕业后，梁文锋在许多领域尝试引入人工智能，但这些尝试都失败了。直到他又将目标瞄准老本行金融，重新将人工智能引入金融交易。

就这样，在2015年，梁文锋与另外两名浙江大学的校友创立了幻方量化（High-Flyer），立志成为世界顶级的量化对冲基金。凭借技术优势迅速成为国内量化对冲基金的龙头。至2019年，其管理资金规模突破百亿元，展现了卓越的商业化能力。这一阶段的成功不仅为其积累了雄厚的资金基础，更锤炼了团队在高性能计算领域的实战经验。

在此期间，梁文锋越发认识到AI的影响力，因此幻方量化不断投资AI，包括购买芯片。到2023年，时间成熟之后，梁文锋宣布进军通用人工智能（AGI），正式成立杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（DeepSeek），标志着其从金融领域向硬核科技的跨越。

从这里我们可以看出，梁文锋在创立DeepSeek之前，创建的是幻方量化，一家专注于量化投资的中国金融科技公司。

幻方量化的核心优势在于“技术闭环”。旗下子公司幻方科技专门研发底层技术平台，包括高性能计算、数据建模等，为投资策略提供算力支持。两者团队高度重叠，共享办公地址，形成“技术研发+资产管理”的协同模式。其策略融合高频交易、统计套利和机器学习，例如以毫秒级速度捕捉价差，或通过历史数据挖掘股票间的关联规律。这种自动化操作减少了人为情绪干扰，同时通过分散投资和对冲工具控制风险。

或许，DeepSeek在最开始是为了“投资做决策”，但今日，DeepSeek已经不仅仅是决策，它的目标，一定是星辰大海。DeepSeek有如此突破的发展，最主要的是要归功于其开发团队。

这支团队的成员主要来自中国顶尖高校，以90后和95后为主力，平均年龄仅28岁，90后占比超过75%，95后占比达50%以上。团队成员学历背景卓越，85%以上拥有硕士学位，40%为博士，核心成员大多毕业于清华大学、北京大学、浙江大学等国内顶级学府，且完全由本土培养，无“海归”背景。例如，高华佐（北大物理系）、曾旺丁（北邮通信专业）、邵智宏（清华人工智能博士生）等成员主导了关键模型架构的创新，而“AI神童”罗福莉（北师大本科、北大硕士）在DeepSeek-V2研发中贡献了突破性思路。

团队管理采用扁平化模式，打破传统职级制度，鼓励自下而上的“自然分工”。成员可自由选择研究方向并组队，资源调配不设上限，甚至允许在读博士生参与核心项目。这种灵活性使团队能够快速响应技术挑战，例如仅用600万美元预算开发出媲美GPT-4的DeepSeek-R1模型，成本仅为竞争对手的1/30。此外，团队拒绝“赛马机制”和资历优先文化，更倾向招募应届生和竞赛获奖者，例如世界超算冠军赵成钢负责搭建高效训练架构。

技术创新方面，团队通过自主研发的MLA架构和GRPO算法显著降低训练成本，其开源的DeepSeek-V2模型在中文综合能力上对标GPT-4 Turbo，英文能力与LLaMA3-70B并列第一梯队。成员朱琪豪主导的DeepSeek-Coder-V1优化了代码生成能力，而代达劢则推动语言模型升级至DeepSeek LLM v3。这些成就验证了团队“原创式创新”的理念——他们不仅开源代码与论文，更通过基础研究突破（如稀疏模型架构）重构行业成本标准。

尽管团队规模仅约140人，但凭借高人才密度与充足的算力支持（依托梁文锋创立的幻方量化资源），DeepSeek实现了从推理模型到文生图模型的多维度突破。其成员多为“技术理想主义者”，例如梁文锋强调“工程师而非商人”的定位，拒绝短期商业化压力，专注于通用人工智能（AGI）的长期目标。这种文化吸引了大量顶尖毕业生，例如小米曾以千万元年薪试图挖角团队成员罗福莉，但DeepSeek通过高薪（如深度学习研究员岗位年薪达154万元）和自由创新环境保持了人才凝聚力。

总之，DeepSeek团队以本土年轻科学家为核心，通过自主创新与高效协作，在成本控制和技术性能上树立了新标杆，其成功印证了中国科技人才在全球化竞争中的突破潜力。

DeepSeek用户常见问题

1、DeepSeek 是什么公司的产品？
DeepSeek（深度求索）是一家专注于人工智能基础技术研究的科技公司，成立于 2023 年，致力于探索 AGI（通用人工智能）的实现路径。该公司聚焦大模型研发与应用，提供高效、安全、可控的 AI 技术解决方案 。

2、DeepSeek 如何收费？
DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 收费标准有所不同：
DeepSeek-V3：上下文长度为 64K，最大输出长度 8K。百万 tokens 输入价格方面，缓存命中时为 0.5 元，缓存未命中时为 2 元；百万 tokens 输出价格为 8 元。在特定优惠期间（北京时间 2025-02-08 24:00 前），输入价格缓存命中可低至 0.1 元，缓存未命中为 1 元，输出价格为 2 元 。
DeepSeek-R1：上下文长度 64K ，最大思维链长度 32K，最大输出长度 8K 。百万 tokens 输入价格，缓存命中 1 元，缓存未命中 4 元；百万 tokens 输出价格 16 元 。
如未指定max_tokens，默认最大输出长度为 4K，可调整max_tokens以支持更长输出。扣费规则为扣减费用 = token 消耗量 × 模型单价，从充值余额或赠送余额中扣减，有赠送余额时优先扣减赠送余额 。

3、DeepSeek 到底强在哪里？
推理型大模型：与指令型大模型不同，它不需要用户提供详细的步骤指令，而是通过理解用户的真实需求和场景来提供答案。
理解自然语言：能够理解用户用日常语言（“人话”）表达的需求，用户无需学习和使用特定的提示词模板 。
深度思考能力：在回答问题时能够进行深度思考，并非简单地罗列信息。
文风转换：可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景 。
思考链显示：当下绝大部分智能体都不具备进行自主输出思考过程的能力，DeepSeek 在这方面有一定优势 。

4、DeepSeek 的适用范围是什么？
DeepSeek 是一款多功能的人工智能模型，适用于多种自然语言处理任务：
文本生成：比如撰写文章、故事、诗歌、邮件等各种文本内容 。
对话系统：可用于构建智能客服、聊天机器人等，实现自然流畅的人机对话 。
代码生成：协助程序员生成代码、解释代码逻辑、进行代码纠错等 。
数学问题解答：处理各类数学运算、几何问题、逻辑推理等数学相关题目 。
金融分析：例如风险评估、市场趋势预测、投资策略制定、信贷审批、欺诈检测等 。
医疗诊断辅助：辅助疾病预测、智能随访记录整理、结合临床指南为患者制定个性化治疗方案等，但诊断建议仅作为参考，最终决策需医生确认 。

5、如何解决 DeepSeek 安装过程中的错误？
在安装 DeepSeek 时，可能遇到以下常见错误及对应解决方法：
依赖库缺失：确保安装了所有必要的依赖库，如torch和transformers 。可以使用pip install torch transformers命令安装。
版本不兼容：检查库的版本是否与 DeepSeek 兼容，具体信息可参考模型的官方文档 。
权限问题：如果遇到权限问题，可以尝试使用sudo命令或在安装命令前加上–user 。

6、DeepSeek 模型的参数如何调整？
DeepSeek 的关键参数及调参技巧如下：
max_new_tokens：控制生成文本的最大长度。若希望生成较长文本，可适当增大该参数值；若希望生成内容简短精炼，可减小该参数值 。
temperature：控制生成文本的随机性，值越低，生成的文本越确定；值越高，生成文本的随机性越大，结果越多样但可能越偏离常规逻辑。对于需要精确输出的任务，如解答数学问题、专业知识问答，可降低temperature值；对于需要创意性输出的任务，如创作故事、诗歌等，可适当提高该参数值 。
top_p：控制生成文本的多样性，值越低，生成的文本越多样化。类似temperature参数的调整思路，根据任务对多样性的需求来设置top_p的值 。
调参时，建议根据任务需求逐步调整参数，观察生成结果的变化，找到最适合任务需求的参数组合 。

7、如果 DeepSeek 性能不理想怎么办？
如果 DeepSeek 的性能不理想，可以尝试以下方法提升性能：
升级硬件：如果可能，升级到更高配置的硬件，特别是增加 GPU 显存，以满足大模型对计算资源和内存的需求 。
数据预处理：确保输入数据的质量，进行必要的清洗和预处理，如去除文本中的噪声、错误字符，对图像进行归一化等，使数据更符合模型输入要求，有助于提升模型处理效率和结果准确性 。
优化参数：合理调整模型的参数，如上述提到的max_new_tokens、temperature、top_p等，以提高性能 。
模型微调：在特定任务上对模型进行微调，使用与任务相关的高质量数据对模型进行进一步训练，使模型更好地适应特定任务，从而提高其在该任务上的性能 。

8、DeepSeek 能否记住之前的对话？
默认情况下，DeepSeek 不会记住之前的对话内容。如果希望延续对话，在提问时明确提及之前对话的相关内容，或使用一些对话管理的手段，如在多轮对话中保持特定的标识符、总结之前对话的要点并融入新问题中等 。一些特定的应用场景或经过特殊配置的 DeepSeek 服务可能会提供对话记忆功能，但这并非其默认特性 。

9、DeepSeek 在金融风控中的常见应用有哪些？
DeepSeek 在金融风控领域有广泛应用：
欺诈检测：通过分析大量交易数据，识别异常交易行为，如交易金额、交易时间、交易地点、交易频率等维度的异常，及时发现潜在的欺诈行为，帮助金融机构降低损失 。
信贷审批：根据客户的信用记录、财务状况、消费行为等多源数据，评估客户的信用风险水平，自动审批信贷申请，提高审批效率和准确性，减少人为因素导致的偏差 。
智能决策：为金融机构提供投资策略建议，通过对市场趋势、行业动态、风险因素等的分析和预测，辅助金融机构制定合理的投资决策；同时在风险管理方面，帮助金融机构优化风险控制策略，合理配置风险资产 。

10、DeepSeek 在医疗领域的常见应用有哪些？
DeepSeek 在医疗领域的应用包括：
疾病预测：构建疾病预测模型，分析患者的临床数据，如病史、症状、检查结果、基因数据等，预测患者患某种疾病的风险，实现疾病的早发现、早预防 。
智能随访记录整理：将随访记录整理为结构化表格，方便医生快速查看和分析患者的病情变化情况，提高医疗数据管理效率 。
个性化治疗方案制定：结合临床指南、患者个体的病情特点、基因特征等信息，为患者制定个性化治疗方案，提高治疗效果和患者的生活质量 。

11、DeepSeek 的数据安全和隐私保护如何保障？
DeepSeek 在数据安全和隐私保护方面采取了以下措施：
数据加密：对于敏感数据，如医疗数据全程加密，防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改；训练过程采用联邦学习技术避免原始数据外泄，各参与方只需提供模型更新参数而非原始数据，保护数据隐私 。
权限分级：在应用场景中，如医疗领域，诊断建议仅作为参考，最终决策需医生确认，避免因模型错误或滥用导致对患者的不良影响；对不同用户设置不同的数据访问权限，确保数据仅被授权人员访问和使用 。
责任界定：输出内容附带置信度评分，低置信度结论自动标记警示，让用户了解模型输出结果的可靠性；明确数据使用过程中的责任主体，规范数据的收集、存储、使用、共享等环节 。

注：以上AI工具信息均来自于用户投稿或互联网上抓取或AI生成，品牌方如需调整以上介绍资料或者更新完善内容，请及时准备好内容联系AI神器榜客服。