DeepSeek带动大模型个人化与个性化

无序

DeepSeek大模型是由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的深度合成服务算法。
以下是对DeepSeek大模型的详细介绍：


一、发展历程
2024年1月5日，发布DeepSeek LLM，这是深度求索的第一个大模型，包含670亿参数。
2024年1月25日，发布DeepSeek-Coder，由一系列代码语言模型组成，每个模型均从零开始在2万亿token上训练。
2024年2月5日，发布DeepSeekMath，以DeepSeek-Coder-v1.5 7B为基础，继续在从Common Crawl中提取的数学相关token以及自然语言和代码数据上进行预训练。
2024年3月11日，发布DeepSeek-VL，是一个开源的视觉-语言（VL）模型。
2024年4月，DeepSeek大语言模型算法上线并备案通过。
2024年5月7日，发布第二代开源Mixture-of-Experts（MoE）模型——DeepSeek-V2。
2024年6月17日，发布DeepSeek-Coder-V2，是一个开源的混合专家（MoE）代码语言模型。
2024年12月13日，发布用于高级多模态理解的专家混合视觉语言模型——DeepSeek-VL2。
2024年12月26日，DeepSeek-V3正式发版。
2025年1月20日，发布开源AI大模型——DeepSeek-R1。


二、技术特点
DeepSeek大模型以Transformer架构为基础，自主研发深度神经网络模型。该模型基于注意力机制，通过海量语料数据进行预训练，并经过监督微调、人类反馈的强化学习等进行对齐，构建形成深度神经网络。
增加审核、过滤等安全机制，使算法模型部署后能够根据人类的指令或者提示，实现语义分析、计算推理、问答对话、篇章生成、代码编写等任务。
DeepSeek-R1通过优化算法采用MoE（混合专家模型）架构、MLA（多头潜在注意力机制）等技术，使得GPU集群使用效率远超行业平均水平，模型训练的算力需求显著降低。


三、应用场景
DeepSeek大模型主要应用于智能对话场景，服务于企业端客户。根据用户输入的文本数据，通过大语言模型生成符合用户需求的文本、代码等内容。
在金融行业复杂文本问答场景中，DeepSeek大模型也展现出了高准确率，有效降低了金融行业客户咨询转人工率。


四、市场影响
DeepSeek大模型的推出，尤其是DeepSeek-R1的发布，带动了大模型竞争进入“免费普惠阶段”，AI技术普及的门槛再次降低。
DeepSeek兼具较强的复杂任务推理能力和联网搜索能力，其搜索深度能达到50个相关网页左右，受到了广大用户的青睐。
综上所述，DeepSeek大模型凭借其先进的技术特点、广泛的应用场景以及巨大的市场影响力，在AI领域占据了一席之地。


OpenAI首席执行官山姆·奥特曼在社交平台上宣布，GPT-4.5和GPT-5很快会陆续发布，免费版ChatGPT将在标准智能设置下获得对GPT-5的无限制聊天访问权限。同一天，文心一言在官网宣布，将于4月1日0时起全面免费，所有PC端和App端用户均可体验文心系列最新模型。



早前2024年12月，OpenAI的会员费已经涨至每个月200美元，是全球最贵；文心一言虽然已有部分模型宣布免费，但其专业版的付费使用门槛依然不低。这次国内外AI厂商纷纷在价格上转向，意味着AI大模型的竞争进入了“免费普惠阶段”，DeepSeek的影响不容忽视。



纵观过去这几年，AI大模型的商业运营模式大多是围绕付费使用展开的。
2023年2月1日，OpenAI推出付费订阅计划“ChatGPTPlus”，首次将AI大模型的C端用户使用价定在每月20美元。2023年3月，百度发布文心一言并宣布免费试用，当年11月，文心一言上线专业版并在国内首先开启付费模式；2023年9月，腾讯混元大模型对外开放，其收费标准为每1000个token(模型输入和输出的基本单位)收费0.14元……此时，大模型的使用还是“按分计价”。


直到2024年5月，国内AI企业深度求索旗下的DeepSeek-V2模型将大模型的价格降至GPT-4的1%后，阿里、腾讯、字节跳动等多家企业迅速跟进，AI大模型“按厘计价”时代正式开启，并激起一波模型“降价潮”。DeepSeek-R1的出现，则将这一进程直接推向“零成本”的临界点。


2025年1月20日，深度求索发布开源AI大模型——DeepSeek-R1，其API服务定价远低于OpenAI的o1模型。1月底，OpenAI免费开放推理模型o3-mini。而后，便是此次百度和OpenAI同天宣布“免费”，大模型价格战再升级。


从“按分计价”到“按厘计价”，再到如今“零元购”，在中国科学院科技战略咨询研究院研究员周城雄看来，上述转变的发生，与相关技术的进步和规模效应有关。他提到，随着算法和硬件技术的不断进步，以及更多企业和个人参与到大模型的研发中，大模型的训练成本正逐渐降低。“DeepSeek-R1就是一个例子。”


据了解，DeepSeek-R1通过优化算法采用MoE(混合专家模型)架构、MLA(多头潜在注意力机制)等技术，使得GPU集群使用效率远超行业平均水平，模型训练的算力需求显著降低。公开数据显示，DeepSeek-R1的模型训练成本仅为560万美元左右，“相比OpenAI的GPT-4模型高昂的训练费用，大模型应用的成本可以说降到了‘白菜价’。”周城雄说。


“过去百年，创新的本质就是成本下降和生产力提升，在AI、IT乃至更多领域，大多数创新都与降低成本有关。”在日前举行的2025年世界政府峰会上，百度创始人李彦宏透露，如今，大模型推理成本已经实现了每年降低90%以上。以文心大模型为例，2024年，其日均调用量达15亿次，显著的规模效应降低了单位成本；同时，文心一言的深度搜索功能还支持调用外部工具来处理复杂任务，也能有效降低成本。
“人工智能是一项通用型技术，按照摩尔定律，其成本会持续降低，直到所有AI应用都可以不用太关注用户规模和算力成本之间的关系。”田丰认为，2025年会是大模型的“成本年”。他说，大模型成本的降低有赖于基础设施、软件工程等方面的技术创新。之前，各个AI企业比的是谁的模型更领先，现在要比的则是在领先的前提下，谁的模型更便宜。“又便宜又好，这是当下所有市场用户的呼声，DeepSeek也正打到了这个点。”

除了成本降低，业内还普遍认为，大模型“免费潮”背后，其实是相关企业希望通过“免费”来巩固自身的市场优势，换句话说：争取更多的用户和流量。


周城雄表示国内外的通用大模型在性能上趋同，比较难通过技术差异来建立产品的壁垒，那就要靠“价格”来竞争，“免费”策略能够满足大模型企业快速积累用户规模、通过流量入口抢占生态位的市场扩张需求。至于为何在此时发生集中式的转向，这与今年一开年，DeepSeek系列模型在AI界的强势破局不无关系。


免费且开源的DeepSeek兼具较强的复杂任务推理能力和联网搜索能力，其搜索深度能达到50个相关网页左右。田丰对记者表示，这一方面吸引了大量C端用户，还在一定程度上抢占了搜索引擎的用户和流量。“如果此时其他App应用还继续坚持付费使用，很难获得中国用户的青睐。”


相关数据也证明了DeepSeek的巨大吸引力。国内数据服务机构QuestMobile的报告显示，1月28日，DeepSeek应用程序的日活跃用户数首次超越了豆包App；2月1日，DeepSeek的日活跃用户数突破3000万大关，成为史上最快达成这一里程碑的应用。


在田丰看来，DeepSeek系列模型实现了两项突破。一方面，开源模型性能追平了闭源模型；另一方面，面向C端用户的应用程序即时推出，吸引了海量的用户需求。“这也就迫使部分AI企业要重新考虑，改变或调整原本的商业模式和策略，尤其是那些昂贵的闭源模型企业。”


DeepSeek在全球掀起新一轮AI热潮后，奥特曼曾公开表示，其公司在AI模型技术闭源问题上站在了“历史的错误一边”，现在需要想出一个不同的开源策略。而就在2月14日，百度宣布将在未来几个月内陆续推出文心大模型4.5，并从6月30日起开源。对此，李彦宏过去数个月的感受是“开源模型能够帮助大模型传播”。“(开源)帮助这项技术传播更快，因为我们在生成式AI的早期阶段，传播得更快意味着更多人尝试，从而在应用层促成创新。”他说。


越来越多企业也开始拥抱DeepSeek。目前我国3家基础电信企业已全面接入DeepSeek。此外，手机、PC等终端厂商，云服务商、应用服务商等也都在积极行动。
2月16日，腾讯公司公开表示，微信搜一搜已于近日正式灰度测试接入DeepSeek，DeepSeek生态圈持续扩大。
日前，中关村科金的智能客服全系产品也完成了DeepSeek的全面接入，并在不同行业超过30个大模型应用场景进行全面评测。在金融行业复杂文本问答场景中，通用开源大模型准确率约79.8%，而DeepSeek-V3(通用型)准确率高达95.1%，DeepSeek-R1(推理型)为94.9%，整体提升15%。“这有效降低了金融行业客户咨询转人工率，让AI客服承担更多咨询任务，减轻了人工客服压力。”中关村科金总裁喻友平对记者说。


DeepSeek大模型具有广泛的应用场景，涵盖了智能助手与交互、教育与学习、金融与信息、医疗与健康、娱乐与创意以及企业应用与内部管理等多个领域。以下是对DeepSeek大模型主要应用场景的详细归纳：

一、智能助手与交互场景
‌智能客服‌：在企业服务领域，DeepSeek可以作为智能客服，提供全天候在线服务，解答用户咨询，增强客户满意度。
‌个性化推荐‌：基于用户历史行为和偏好，DeepSeek能够生成新闻、电影、音乐、商品等个性化推荐内容，优化用户体验。
‌语音交互‌：在智能家居、车载系统等场景中，DeepSeek可以实现语音指令的识别和响应，提供便捷的智能交互体验。


二、教育与学习场景
‌在线学习平台支持‌：DeepSeek可以作为在线学习平台的智能助教，提供课程推荐、学习进度跟踪及作业批改等功能，提升学习效率。
‌个性化学习计划‌：根据学生的学习能力和兴趣，DeepSeek能够生成个性化的学习计划，并提供针对性的学习资源和建议。
‌语言学习辅助‌：支持多语言翻译和学习，提供语法检查、发音纠正等功能，助力语言学习。


三、金融与信息场景
‌金融分析‌：DeepSeek能够对市场趋势、股票价格等进行预测和分析，为投资者提供决策支持。
‌信息检索‌：DeepSeek可以快速索引和检索大量信息，满足学术研究、商业决策等方面的需求。
‌智能风控‌：金融机构可以利用DeepSeek构建智能风控系统，对交易进行实时监控和预警，提高风险管理的准确性和效率。

四、医疗与健康场景
‌辅助疾病诊断‌：DeepSeek能够深度分析医学影像、病例数据等，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性。
‌个性化治疗建议‌：通过分析患者的基因组、电子健康记录和实时监测数据，DeepSeek可以生成个性化的治疗建议。
‌健康咨询与管理‌：作为健康咨询平台，DeepSeek提供疾病诊断、用药建议和健康管理服务，帮助用户更好地管理自身健康。


五、娱乐与创意场景
‌内容创作‌：DeepSeek能够生成小说、诗歌、新闻稿等文本内容，为内容创作者提供灵感和帮助。
‌游戏NPC‌：在游戏中作为智能NPC，提供丰富的对话和交互体验，增强游戏的趣味性和沉浸感。
‌音乐与艺术辅助‌：辅助音乐和艺术创作者进行创作，提供旋律生成、和弦进展、歌词创作等功能。


六、企业应用与内部管理场景
‌公文写作‌：DeepSeek可以自动生成符合规范的公文内容，提高政府或企业公文写作的效率和质量。
‌会议记录与整理‌：实时记录并整理企业会议内容，自动整理成文档，提高会议效率。
‌知识管理‌：帮助企业建立知识库，实现知识的快速检索和共享，提升团队协作效率。
‌营销策略制定‌：利用DeepSeek的数据分析能力，制定精准的营销策略，提高营销效果。
‌供应链优化‌：通过分析供应链数据，优化采购、库存和物流等环节，提高供应链的整体效率。

综上所述，DeepSeek大模型凭借其强大的自然语言处理、知识推理和数据分析能力，在多个领域均展现出广泛的应用前景和巨大的市场潜力。


DeepSeek大模型具有诸多显著优势：
一、强大的推理能力DeepSeek在推理能力上表现出色，能够与国际领先的模型如OpenAI的GPT-4相媲美。这使其在解决数学难题、分析复杂的法律条文等方面展现出强大的实力，为用户提供了准确、可靠的解答。
二、成本优势显著尽管DeepSeek的参数规模庞大，但其训练和使用费用却相对较低，这大大降低了用户的经济负担。无论是科研机构还是普通开发者，都能以更低的成本享受到先进的AI技术带来的便利。
三、开源特性助力技术普及DeepSeek的开源特性是其一大亮点。用户可以自行下载和部署模型，还能获取详细的使用说明和训练步骤。这一特性极大地促进了AI技术的普及和应用，降低了技术门槛，使得更多人有机会参与到AI应用的开发和创作中。
四、免费使用，方便快捷DeepSeek提供的服务是完全免费的，用户可以随时随地使用。无论是在工作中需要查找资料，还是在生活中想要获取一些小知识，只需打开DeepSeek就能轻松得到帮助，真正实现了知识和信息的无障碍获取。
五、支持联网搜索，信息获取更及时DeepSeek是首个支持联网搜索的推理模型，这使得它在信息获取方面独具优势。用户在使用它时，能够即时获取最新的信息和数据，实现实时智能服务。例如，想要了解最新的科技动态、热点新闻，它都能快速给出最新的内容。
六、高效推理与多模态融合DeepSeek大模型通过深度优化Transformer架构和融合稀疏注意力机制，实现了高效推理。同时，它还具备强大的多模态处理能力，能够同时理解和生成文本、图像、音频等多种类型的数据。这种跨模态的信息整合能力，使得DeepSeek在复杂多变的现实世界中展现出更高的适应性和灵活性。
七、垂直领域深度优化针对不同行业和领域的需求，DeepSeek大模型进行了深度定制和优化。这种垂直化的策略，使得DeepSeek能够在金融、医疗、教育等专业领域发挥更大的价值。通过融入领域知识和专家经验，DeepSeek能够提供更精准、专业的解决方案，推动相关行业的智能化升级。
八、可扩展性与灵活性DeepSeek大模型的设计充分考虑了未来的可扩展性和灵活性。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，DeepSeek能够轻松适应新的需求和挑战。无论是增加新的功能模块，还是优化现有算法，DeepSeek都能保持其领先的技术优势，持续为用户创造价值。综上所述，DeepSeek大模型在推理能力、成本优势、开源特性、信息获取、高效推理与多模态融合、垂直领域优化以及可扩展性与灵活性等方面均展现出显著优势。这些优势使得DeepSeek在AI领域具有广泛的应用前景和巨大的市场潜力。


针对DeepSeek-R1的本地部署，最佳电脑配置会根据您的具体需求和预算有所不同。
以下是一些建议的配置指南，旨在帮助您根据应用场景选择合适的硬件配置：

一、基础配置（适用于轻量级任务）
‌CPU‌：最低4核（如Intel i5或AMD Ryzen 5），推荐使用Intel/AMD多核处理器。
‌内存‌：8GB+。
‌硬盘‌：12GB以上（考虑到模型文件可能会占用较大空间，建议预留更多，如30GB+）。
‌显卡‌：非必需（纯CPU推理），若需GPU加速可选4GB+显存（如GTX 1650）。
‌适用场景‌：
基础AI教学和演示。
简单的文本生成任务，如自动生成产品描述或客户邮件。
个人开发者进行基础的AI项目开发，快速验证想法。

二、进阶配置（适用于中小型企业及中等复杂度任务）
‌CPU‌：8核以上（如Intel i9或AMD Ryzen 7）。
‌内存‌：16GB+。
‌硬盘‌：32GB以上（模型文件约25GB，建议预留更多空间）。
‌显卡‌：推荐8GB+显存（如RTX 3060/3070）。
‌适用场景‌：
内容创作，如生成短篇故事、诗歌或广告文案。
构建轻量级的智能客服系统，快速响应常见问题。
进行简单的数据分析和报告生成。

三、高级配置（适用于企业级任务及高精度需求）
‌CPU‌：16核以上（如AMD EPYC系列）。
‌内存‌：64GB+。
‌硬盘‌：320GB以上（模型文件可能占用较大空间，如250GB+）。
‌显卡‌：推荐24GB+显存（如A100 40GB）。
‌适用场景‌：
企业内部的合同分析、报告生成等复杂任务。
在医疗、法律等专业领域提供高精度的知识问答。
结合图像和文本进行多模态分析，如医学影像报告生成。

四、极致配置（适用于科研机构及超大规模任务）
‌CPU‌：32核以上（服务器级CPU）。
‌内存‌：128GB+。
‌硬盘‌：700GB以上。
‌显卡‌：多卡并行（如2x A100 80GB或4x RTX 4090）。
‌适用场景‌：
前沿科学研究，如物理、化学等领域的复杂模拟。
大型企业进行大规模的数据分析和预测。
生成复杂的创意内容，如科幻小说或剧本。

五、其他注意事项
‌量化优化‌：使用4-bit/8-bit量化可降低显存占用30-50%。
‌推理框架‌：搭配vLLM、TensorRT等加速库提升效率。
‌能耗注意‌：32B+模型需高功率电源（1000W+）和散热系统。
在做出配置决策时，请务必评估您的实际业务需求，并考虑预算限制。如果预算有限，可以考虑在二手市场获取高性能显卡等硬件以降低成本。同时，也可以考虑云服务作为替代方案，根据项目周期灵活调整资源配置，从而降低初期投入。


DeepSeek与机器人的结合发展可以在多个领域实现突破和创新，以下是一些具体的结合方式和发展趋势：
一、智能化与自动化提升
DeepSeek可以通过AI技术为机器人提供智能化和自动化的升级。例如，在焊接机器人领域，DeepSeek可以实现焊接路径的优化、参数的自适应调节以及焊接质量的实时检测，从而显著提升焊接效率和质量。这种智能化升级不仅适用于焊接机器人，还可以扩展到其他类型的工业机器人，如装配机器人、搬运机器人等，使它们能够更高效地执行任务。

二、预测性维护
利用DeepSeek的预测性维护系统，企业可以提前预测机器人的故障，减少非计划停机时间，降低维护成本。通过对机器人运行数据的实时监测和分析，DeepSeek能够识别出潜在的故障风险，并提前发出预警，使维护人员能够及时采取措施进行修复，确保机器人的稳定运行。

三、人机协作新范式
DeepSeek将促进人机协作新范式的发展。通过自然语言处理和增强现实技术，DeepSeek可以实现操作人员与机器人的无缝互动。操作人员可以通过语音指令或手势控制机器人，而机器人则能够实时反馈任务进度和状态信息。这种互动方式将大大提高生产效率和安全性，使机器人在工业生产中发挥更大的作用。

四、推动新材料与新工艺应用
DeepSeek还可以推动机器人在新材料和新工艺上的应用。例如，在异种金属焊接和激光-电弧复合焊接等高级焊接技术中，机器人需要具备更高的精度和适应性。通过DeepSeek的智能算法和模型训练，机器人可以学习和掌握这些高级焊接技术，解决传统焊接中的难点问题，为工业生产带来更多的创新可能性。

五、垂直领域模型即服务（MaaS）
针对特定行业的需求，DeepSeek可能会推出行业专属模型订阅服务。这将降低企业AI部署成本，推动机器人行业的智能化转型。企业可以根据自身的需求选择合适的模型和服务，快速实现机器人的智能化升级和优化。

六、拓展应用场景
除了传统的工业生产领域，DeepSeek与机器人的结合还可以拓展到更多应用场景。例如，在景观设计领域，DeepSeek可以根据设计师的自然语言描述快速生成初步设计方案，并通过迭代对话优化细节。结合机器人的施工能力，可以实现智能化施工和自动化调整，大大提高设计效率和施工质量。

综上所述，DeepSeek与机器人的结合发展将在智能化与自动化提升、预测性维护、人机协作新范式、新材料与新工艺应用、垂直领域模型即服务以及拓展应用场景等多个方面实现突破和创新。这种结合将推动机器人行业的智能化转型和升级，为工业生产和社会发展带来更多的机遇和挑战。











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