【网络中国节】建议常州市的所有大学科研机构等企事业单位的人员，马上参与试学试用深度求索DeepSeek

我家的客人已到龙城，正在外面吃早饭，马上就要到我家！建议常州市的所有大学科研机构等企事业单位的人员，马上参与试学试用深度求索DeepSeek！敬请各位领导和同志们:研学下文！！！

《春节炸出的最猛“东方神秘力量”，正掀翻全球》（摘要）

它的横空出世，接连引起了一系列连锁反应：

美国人工智能主题股票遭抛售，纳斯达克大跌，瞬间烧掉了5000多亿。

紧接着是屠榜。1月27日，它力压ChatGPT登顶美区App Store免费榜，在国内App Store免费榜同样位居第一。

美国芯片巨头英伟达股价历史性暴跌，市值一日内蒸发近6000亿美元，创下美国历史上任何一家公司的单日最大市值损失。

石破天惊的程度，甚至开始被暴力破解。

如果和几个月前的《黑神话·悟空》的反向输出相比，DeepSeek可以说让全世界都有些坐立不安。

而打开这篇文章的人可能也会有三种心情：

一种是准备点进来泼冷水的；一种是早就体验完心中有答案的，认为DeepSeek确实有狠活。

而最多的一种人也许是想搞清楚DeepSeek到底厉害在哪里？有什么过人之处？跟普通人到底关系多大？

而当你打开DeepSeek，才发现早已超出你的想象。

一夜登顶，

美国工程师连夜复制

简单粗暴来说，对于一款中国大模型来说，能够在美国力压ChatGPT本来就是历史性一刻。

这几天，美国财经媒体针对DeepSeek制作了一期长达40分钟的专题视频报道，讨论中国新型AI模型DeepSeek的威胁性。

英国媒体也说，“我知道这一天会到来，没想到来的如此之快。”

用“威胁”二字，并不算夸张。

因为这家成立不足两年的公司，不仅仅让英伟达相当难堪——英伟达的暴跌也对整个市场造成了冲击，博通公司股价下跌17%，超威半导体公司（AMD）股价下跌6%，微软股价下跌2%。

此外，人工智能领域的衍生品，如电力供应商也受到重创。美国联合能源公司股价下跌21%，Vistra的股价下跌29%。

这次，中国人直接用微信可以注册、更不用美国信用卡，也不用担心，因为不慎被发现是中国用户，而被系统“歧视性”封号。

使用的丝滑程度，简直太扬眉吐气了。

假期在家的年轻人，有人开始用DeepSeek搞玄学；有人开始让DeepSeek给自己点职业规划；还有人用它规划了假期减肥食谱...

抛开AI功能本身，让老外震惊的一是效率之快。

2023年5月，DeepSeek刚刚诞生还是一家大模型创业公司；在中国的7家大模型创业公司中，它最不声不响。

结果仅仅成立半年后，DeepSeek就推出了免费商用、完全开源的代码大模型。

2024年5月发布开源模型DeepSeek V2，将推理成本降低近百倍，一跃成名。

直到今年春节期间1月20日，DeepSeek发布了性能对标OpenAI-o1正式版的新模型——DeepSeek-R1，在基准测试中超越了OpenAI的同类产品，被海外AI界称为“神秘的东方力量”。

二是成本之低，让巨头纷纷被打脸。

DeepSeek-V3的投入研发费用，只花了558万美元。这是什么概念？

Gemini模型的成本高达数十亿美元，DeepSeek不到其他顶尖模型训练成本的十分之一。

被行业视为“开源大模型之王”Meta的一个内部员工匿名爆料说，Meta的生成式AI部门对DeepSeek感到恐慌，原因是他们随便一个管理人员的薪资就超过了DeepSeek V3的总训练成本，他们根本无法向高管解释这件事。

不仅仅是便宜，而且是丧心病狂的便宜，抽象的便宜。

结果，DeepSeek很大程度上改变了大模型市场的根本逻辑，过去以为非常烧钱的现在发现没必要了。

外国人的震惊之处，就在于DeepSeek大模型以极低成本（600万美元）和少量芯片（2000块）实现了与OpenAI等巨头相媲美的性能，挑战了“唯有科技巨头才能研发尖端AI”的行业共识。

打个比方，就像同样造一辆电动车，别人成本30万它只要1万，这就让更多企业用得起AI技术。

花小钱办大事，穷鬼套餐给你米其林的体验。

掀翻全球的“中国纯血AI”，

真留了几手绝活

中国有句老话叫做“便宜没好货”。

在体验DeepSeek之前，很多人也在质疑他到底好用到哪儿去，是不是吹大劲儿了。直到《黑神话悟空》制作人冯骥评价DeepSeek：可能是个国运级别的科技成果。

DeepSeek强大的推理逻辑，哪怕不是高难度的场景，也能体会到厉害之处。

不搞科幻片那一套，是村口大爷都能唠明白的AI。

DeepSeek核心是推理型大模型，不是指令型大模型。

一个是快餐店员，按流程炸薯条、做汉堡，5秒出餐不说废话（指令型）；一个饭店主厨，边炒菜边调整火候，他就能自己思考怎么做。（推理型）

DeepSeek不需要你写"专业提示词"，就比如“西红柿炒鸡蛋怎么做？”

老款AI（如GPT-3）回答："做西红柿炒蛋先放油。"

DeepSeek可能回答：“如果是铁锅，建议先把锅烧到冒烟再倒油，这样不粘锅；冰箱拿出的鸡蛋最好回温再用，炒出来更蓬松。”

接地气的程度也非常强悍，甚至给出了我多汁版、浓香版、甜口党、减脂版四个建议，还给出了《常见翻车救援》这种生活化的细节处理，比之前的AI更贴心。

这种细节差异，就是技术进步的关键。

它不仅能准确解答更重要的是，它会展示完整的思考过程。

（我家客人马上到家了，以下略，对不起！）