DeepSeek开源，AI界的拼多多来了！

DeepSeek开源，AI界的拼多多来了！

引用

知乎

等

12

来源

1.

https://zhuanlan.zhihu.com/p/680190127

2.

https://www.163.com/dy/article/JO995TB10511K58A.html

3.

https://blog.csdn.net/youcans/article/details/145485468

4.

https://zhuanlan.zhihu.com/p/672712751

5.

https://blog.csdn.net/weixin_36829761/article/details/145101682

6.

https://finance.sina.com.cn/roll/2025-02-13/doc-inekhynn8603532.shtml

7.

https://finance.sina.com.cn/money/bond/2025-02-13/doc-inekhyni5256602.shtml

8.

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1823294747002973085

9.

https://finance.sina.com.cn/roll/2025-02-02/doc-ineiccsv1186301.shtml

10.

https://www.cnblogs.com/sddai/p/18699768

11.

https://xueqiu.com/8396629507/322428903

12.

https://www.bilibili.com/video/BV1wVfGYfEq9/

DeepSeek正在用一种类似拼多多的策略，通过开源和技术创新打破AI领域的垄断，让中小企业也能享受到高端AI技术带来的红利。

DeepSeek的核心技术优势在于其独特的混合专家模型（MoE）和多头潜在注意力（MLA）。

MoE通过将传统Transformer模型中的前馈网络层替换为多个"专家"系统，实现了更高效的预训练和推理速度。这种架构下，每个"专家"都是一个独立的神经网络，门控网络负责决定哪些数据被发送到哪个专家处理。相比传统的稠密模型，MoE在达到相同质量水平时需要的计算资源更少，预训练速度更快。

MLA则通过低秩压缩方法优化了注意力机制。它将键和值矩阵进行低秩分解，显著减少了推理过程中的键值缓存，降低了内存占用。这种优化不仅保持了模型性能，还提高了计算效率。

DeepSeek采用了"分层开源"策略：基础模型开放源代码，同时通过深度求索研究院持续输出更先进的闭源版本。这种"开放+商业"的双轨模式，既保证了技术普惠，又建立了可持续的创新循环。

开源并不意味着放弃商业价值。DeepSeek通过提供企业级支持服务、云平台增值功能等方式实现盈利。这种模式类似于Red Hat的开源商业化路径，通过专业服务和解决方案创造价值。

DeepSeek的低成本和开源策略正在推动AI技术的平民化，让中小企业也能享受到高端AI技术带来的红利。

在教育领域，DeepSeek的技术正在帮助开发更智能的个性化学习系统，提高教学效率。在医疗领域，AI辅助诊断和药物研发正在加速医疗创新。在金融领域，智能投顾和量化交易优化正在改变传统金融服务。

DeepSeek的彻底开源策略也极大地提升了其国际影响力，赢得了开发者社区的认可和尊重。这种开放态度不仅推动了技术发展，也促进了全球AI生态的繁荣。

DeepSeek正在通过技术创新和开放策略，推动AI技术的普惠发展。其独特的商业模式和战略眼光，不仅打破了AI领域的垄断，也为整个行业带来了新的发展机遇。

正如拼多多通过社交电商模式打破了传统电商的垄断，DeepSeek正在用开源和技术创新打破AI领域的垄断，让AI技术不再是大厂的专属，而是每个企业都能触手可及的工具。这种模式不仅推动了技术的快速迭代，也为中小企业带来了新的发展机遇。