DeepSeek-R1：性能媲美 OpenAI，完全開源的 AI 模型震撼來襲！

DeepSeek-R1：開源的不僅僅是模型

DeepSeek-R1 的開源不僅僅是發布模型本身，它還包括配套的技術報告。 詳細報告深入解釋了模型的功能與架構，幫助研究者探索其內部機制，進一步改良並實現創新。採用 MIT 許可證的 DeepSeek-R1，同樣支持修改、散布，甚至用於商業應用， 這符合集體智慧共享的精神，為 AI 社群帶來無限的合作可能性。

想像一下，基於 DeepSeek-R1，你可以打造出令人驚嘆的創意應用，從智能客服、自動翻譯，到圖像辨識及自然語言處理，可能性無窮！現在，這樣強大的工具不再是大型科技公司的專利，而是屬於每一位 AI 愛好者的一場技術盛宴。

DeepSeek的成功數據與引領潮流的技術

首先，我們可以從數據看出DeepSeek的崛起速度。DeepSeek在X（原Twitter）平台的粉絲數量，在短短兩個月內，由1萬增至超過10萬，實現了令人震驚的增長速度。相比之下，其他國內外的AI品牌，如阿里的通義千問，目前僅擁有2萬多粉絲——這充分說明了DeepSeek在公共關注度上的顯著提升。

而DeepSeek最讓業界稱道的，是其雙核心功能：**深度思考（Deep Thinking）**與**聯網搜索（Online Search）**的結合，所形成的「深度搜索」模式。這種模式能針對複雜問題，通過聯網獲取最新資訊，再配合AI的推理能力，產生高度精準且洞察力強的分析結果。

這項創新實現方式，讓DeepSeek有別於傳統的對話模型。例如，DeepSeek先運用聯網功能搜索資料，再交由推理模型進行深度思考，最終展現一個與眾不同的整合回答。例如在解答「昨天的重大新聞」這樣的問題時，DeepSeek成功搜尋42個相關資料來源，並用12秒思考過程，篩選出高準確度的新聞內容。其專注於時效性與準確性的思考過程，顯示出AI在資訊處理上的新高度。

DeepSeek-R1與隱藏玩法：拓展AI邊界

DeepSeek-R1模型更帶來了「隱藏用法」，將DeepSeek的能力推至新極限。通過結合「深度思考」與「聯網搜索」，這款模型展現出類似於人腦式的多層次思維。與Kimi探索版類似，DeepSeek-R1能拆解複雜問題，分步完成推理分析，但它的優勢在於先搜索再思考，形成更精準全面的答案。

一位用戶分享了自己的測試經驗。他發現，DeepSeek在分析新聞資訊時，能主動比較多源頭資料，甚至回應是否納入某條信息的可靠性等問題，最終提供具有說服力的結論。相較之下，Kimi探索版功能雖然同樣出色，但卻因每日限次使用等限制，在用戶體驗上受到了一定影響。

此外，目前DeepSeek在APP的功能方面有所局限，手機端「深度思考」與「聯網搜索」仍需二選一，無法同時啟用。但這並未阻礙DeepSeek在PC端功能的全面實現，可見該產品仍有很大的潛力可挖掘。

AI界的拼多多：親民與國際化雙重優勢

DeepSeek致力於提供高性價比的服務。其模型評測在多項指標上達到了開源模型的最高水準（SOTA），甚至在部分測試中超越了Llama 3.1 405B。 同時，DeepSeek官方應用程式完全免費，並將功能範圍從文字解答擴展至創意寫作、編程協助、語言翻譯、文獻解析等多元領域。此外，它還增添了「拍照識文字」這般實用功能，受到用戶的一致好評。

未來，DeepSeek的潛在發展領域不僅在於技術創新，亦包括深入教育等多元場景。例如，引入虛擬現實（VR）與增強現實（AR）的沉浸式學習環境，以結合現代的教育需求。

與Kimi競爭：AI未來進化的趨勢

說到與DeepSeek最具競爭力的對手Kimi，兩者均代表了AI推理模型的領先方向。DeepSeek-R1與Kimi k1.5的比較，直接反映了AI模型進化的四大趨勢，包括更強的推理能力、更高的時效性、更友好的用戶體驗，以及持續的商業化突破。

儘管Kimi在某些功能上具備較大的用戶基礎，但DeepSeek憑藉綜合能力，尤其是免費且高性價比的定位，正穩步拉近甚至超越差距。

ChatGPT vs DeepSeek：誰才是新一代AI大模型的王者？

在AI行業競爭日益激烈的今天，來自不同國家的AI模型正攜手書寫行業新篇章。ChatGPT作為OpenAI旗下的經典大語言模型，迅速贏得了國際聲譽；而中國的DeepSeek則憑藉低成本高效能特點，成為後起之秀，挑戰市場霸主地位。本文將圍繞性能比較、應用實測，並附上多個實際問題，全面探討這兩大模型的競爭優勢與局限性。

性能對比：數學、編程及其他能力的評估

數學與編程能力：DeepSeek表現搶眼

測試數據顯示，DeepSeek在數學和編程任務中展現了卓越的實力，超越包括ChatGPT在內的多數模型。例如，在MATH500、AIME2024及Codeforces的測試中，DeepSeek答題的準確性與速度均領先於ChatGPT。

範例問題：

- 使用任意兩個函數`sin(x)`和`cos(x)`，求證`sin²(x) + cos²(x) = 1`並解釋其原理。

- 撰寫一個Python程式，用於將攝氏溫度轉換為華氏溫度，並實時更新輸入的結果。

基於以上問題，您會發現DeepSeek可以準確解釋數學定律並提供正確程式碼，這對特定專業领域的從業者無疑是個福音。

複雜任務處理方面：性價比助DeepSeek更勝一籌

對於跨學科、多步分析的任務，DeepSeek表現穩定，但偶爾理解能力稍弱於Claude。 不過，DeepSeek的主要優勢在於低30倍的訓練成本，使其成為性價比之王。

範例問題：

- 如需分析多個API的互動關係，你會怎麼設計一份數據流程圖？

- 如何使用人工智能技術分析某企業的年度銷售趨勢？

ChatGPT可能在概念探索部分更加靈活；而DeepSeek更適合結構清晰、有數據支持的任務。

上下文記憶與生成速度：ChatGPT稍佔上風

在生成大量文字和保持連貫性方面，ChatGPT具有優勢，其記憶容量高達200萬Token，而DeepSeek僅限於13萬Token。此外，ChatGPT在第一次響應時間及每秒生成Token的能力上均快於DeepSeek。

延伸問題：

- 「設計一段劇情，主角是一位AI研究員，如何用長對話來展示人物的心路歷程？」

- 「撰寫500字文章介紹ChatGPT模型的技術優勢。」

由於ChatGPT對上下文的捕捉能力更加出色，特別適合劇本寫作等長文本回應。

實際應用：多角度測試模型表現

應用1：文章寫作

在測試題目「為什麼AI在香港發展比其他地區落後？」中，DeepSeek的內容更具說服力，引用實際數據與政策進行對比，文章結構精密流暢。

範例問題：

- 「如何撰寫一篇闡述中國與美國AI政策對比的中文文章？」

- 「撰文討論自動駕駛對全球經濟的潛在影響。」

由於DeepSeek的中特化能力突出，選取適當的本地化視角方案將更切實際。

應用2：IQ題目

兩大模型在解答「移動一根火柴使得9+5=2成立」的測試中雙雙失利。 這表明雖然它們具備強大的語言處理能力，但在高創造性問題上仍存在不足。

延伸問題：

- 「列出五道經典的火柴謎題並逐步解答。」

- 「解析愛因斯坦的水管謎題，並提供適合初中生理解的講解。」

這類問題仍較依賴人類的創意思維，對AI模型是個挑戰。

應用3：搜尋與推薦

ChatGPT在全球化搜尋面向上更為全面，能快速提供品牌建議及購買連結；DeepSeek則擅長中國本地平台如淘寶及京東的搜尋任務，更能快速比價。

範例問題：

- 「幫我在淘寶上找到3萬人民幣以內的電動滑板車。」

（DeepSeek會推薦京東中特價的選項，並列出物流時效。）

- 「推薦適合南非地區使用的太陽能充電設備。」

（ChatGPT提供詳細的國際品牌資料和購買流程。）

對AI產業的影響：重新定義市場格局

DeepSeek以開源方式進軍商業市場，大幅降低了模型的訓練成本（僅1%）。這在引領行業進入平民化、低成本、高效化的道路上意義重大，而ChatGPT仍，以其全球領域的應用支配力在高端市場堅守其優勢地位。

DeepSeek-R1 的五大亮點：

1. 性能卓越： 擁有與 OpenAI 的 o1 模型相當的強大效能！

2. 完全開源： 不僅模型本身，連技術報告也全數開源，可任意查看、修改與應用。

3. MIT 許可證： 擁有最大的自由靈活度，支援廣泛商業化及開發合作。

4. 技術報告詳盡： 提供全面的技術解說，幫助用戶快速理解模型機制並進一步改進。

5. 網站與 API 成熟： 可立即解鎖模型功能，直接在 DeepSeek 平台獲得支持。

DeepSeek-R1 的未來

DeepSeek-R1 的開源精神，積極邀請大家參與社群建設。透過貢獻程式碼、分享使用心得以及提出改進建議，你將與世界各地的 AI 愛好者一同，成為推動 DeepSeek-R1 發展的重要力量。**我們期待打造一個開放、多元、充滿活力的 AI 共同體！**我們堅信 DeepSeek-R1 的開源特性將吸引越來越多開發者及學術研究者投入，不斷優化模型的性能與功能，使之在更多領域大放異彩。未來的 DeepSeek-R1，將不僅是一個模型，更會成為驅動 AI 變革的催化劑，助力人工智慧領域迎來嶄新可能。

參考資料:

https://startup.aliyun.com/info/1091789.html
https://www.99aicreator.com/blog/aire-hua-4/chatgpt-vs-deepseek-bi-jiao-shi-ce-115
https://blog.csdn.net/weixin_40774379/article/details/145314133