DeepSeek全网刷屏 背后团队是谁？如何跻身全球前三？

中国国产大模型DeepSeek日前超越ChatGPT，登顶苹果中国和美国应用商店免费APP下载排行榜，成为了全球科技圈的热议话题。关于什么是DeepSeek，它为什么能以“中国模式”跻身全球前三都成为目前网民关注的话题。

DeepSeek背后团队到底是谁？

1月27日，苹果App Store中国区免费榜显示，DeepSeek站上首位。同时，DeepSeek在美区苹果App Store免费榜从26日的第六位飚升至第一位，超越ChatGPT及Meta公司旗下的社交媒体平台Threads，以及Google Gemini、Microsoft Copilot等美国科技公司的生成式AI产品。

上海澎湃新闻报道，和中国国内AI公司背靠互联网大厂不同，DeepSeek由量化对冲基金幻方量化运营。2016年，幻方量化推出首个AI模型，第一份由深度学习生成的交易仓位上线执行。到2017年底，几乎所有的量化策略都采用AI模型计算。2023年，幻方量化宣布成立创新性大模型公司DeepSeek。

2024年12月，DeepSeek-V3首个版本上线，并同步开源，训练成本仅为557.6万美元，整个训练只需要280万个GPU小时。

1月20日，DeepSeek又正式开源R1推理模型。1月24日，DeepSeek-R1在Chatbot Arena综合榜单上排名第三，与OpenAI的顶尖推理模型o1并列。

这一科技成果背后是一个完全本土化的阵容，据悉，DeepSeek团队不到140人，但“人才密度”极高，成员多是来自清华、北大、北航等顶尖高校的应届博士毕业生、在读生以及硕士生。值得一提的是，团队没有“海归”，完全本土人才。

“我们的核心技术岗位主要由今年或过去一两年毕业的人员担任”，DeepSeek创始人梁文峰在2023年时表示。

此前，DeepSeek开源大模型DeepSeek-V2的关键开发者之一罗福莉就曾被雷军以千万年薪招揽。

DeepSeek爆火后，媒体也发现DeepSeek正在招聘。招聘网站显示，DeepSeek的北京子公司正在招人，现共放出了52个岗位，包括深度学习研究员、核心系统研发工程师以及资深ui设计师等，均为14薪。其中，薪资最高的为核心系统研发工程师（校招），薪资范围为6万元（人民币，下同）-9万元；除此之外，大部分岗位的起薪在2万元及以上。值得一提的是，该公司正在招聘实习生，AGI大模型实习生的工资为500元/天-1000元/天，数据百晓生实习生为500元/天-510元/天。

如何能跻身全球前三

几乎名不见经传的创业公司，一年多时间内成为大模型行业的“黑马”，这个团队是如何做到的？

上海上观新闻报道，2024年12月，DeepSeek发布了新一代大语言模型V3，已引起行业不少讨论，但1月20日发布的R1，将DeepSeek的热度推向了高潮。

海外大模型排名榜单Arena最新测评显示，R1基准测试在全类别大模型中排名第三，其中在风格控制分类中与OpenAI o1并列第一，其竞技场得分达到1357分，甚至略超OpenAI o1。这也几乎意味着，DeepSeek-R1跻身全球最强大模型之列。

DeepSeek的官方测试也显示，R1在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI o1正式版。在各自小参数版本的模型比拼中，R1-32B与o1-mini的表现各有胜负，其中前者的数学推理明显优于后者。

DeepSeek的横空出世，让硅谷多位AI大佬刮目相看，无论是微软CEO还是OpenAI的投资人都公开表达，DeepSeek-R1作为开源模型在推理计算能力的出色表现，令人印象深刻。而《黑神话：悟空》主创成员冯骥在使用R1后指出了六大优势：强大、便宜、开源、免费、联网和本土。其中，便宜、免费、联网等优势全面超越了OpenAI、Meta、Google等AI巨头。

DeepSeek有多便宜？推理模型R1的API（编程接口）服务定价为每百万tokens（词元）仅需1元（缓存命中）/4元（缓存未命中），每百万输出tokens为16元。大语言模型V3就更便宜了，每百万tokens仅需0.1元（缓存命中）/1元（缓存未命中），每百万输出tokens为2元。DeepSeek的定价约等于Llama3-70B的七分之一，GPT-4Turbo的七十分之一。

便宜又好用的大模型，为何诞生在一家成立仅1年半的创业公司？这就不能不提到，DeepSeek与生俱来的算力优势和技术优势。

天眼查信息显示，DeepSeek背后的实控人是梁文锋，他所创立的幻方量化是中国国内知名的量化私募基金，这也给DeepSeek打下了良好的算力基础。

不同于常规基金依赖基金经理，量化基金通过数量模型的计算寻找投资机会，因此对数据尤为敏感，其高频交易的特点更是离不开机器学习。为了从海量数据中挖掘投资机会，幻方量化早早开始囤积算力，先后斥资10亿元，在美国对芯片出口管制前购买了1万张英伟达A100型号GPU。机缘巧合下，幻方量化成为中国国内GPU算力最充足的企业之一。

AI行业有条Scaling Law（规模化法则），指的是大模型的性能与其训练资源、数据集和参数规模存在正相关性，也就是说，算力越大、参数越多，训练出的大模型性能就越好。如果遵照Scaling Law的规则，幻方量化的算力基础，成了DeepSeek最大的王牌之一。

当然，光靠算力优势，DeepSeek显然无法与全球AI巨头抗衡。“DeepSeek爆火主要是创新的技术路线。”上海人工智能行业协会秘书长钟俊浩认为，架构机制、训练方法和管道并行算法等创新，展现了中国本土AI技术的潜力，颠覆了中国只是AI技术跟随者、应用方的传统认知。

根据DeepSeek公布的技术论文显示，R1在训练过程中实验了三种技术路径：直接强化学习、多阶段渐进训练和模型蒸馏，其中R1首次证明了直接强化学习的有效性。科技媒体在技术解读中打了个比方，面对同一道题目，大模型同时多次进行回答，系统将给每个答案打分，依照“高分奖励低分惩罚”的逻辑进行循环，最终得出更具优势的推理路径。

与此同时，Deepseek还采用了混合专家模型（MoE）创新架构，只需激活5%—10%的专家网络，大幅降低了大模型训练的算力要求，同时还采取了FP8混合精度训练，减少模型训练的显存占用量。

本着“该省省该花花”的训练思路，DeepSeek最新大语言模型V3的训练成本仅为558万美元，不足GPT-4o的二十分之一。

ChatGPT回应被DeepSeek超越

此外，对于下载榜排名的变化，ChatGPT也给出了回应。

北京光明网报道，ChatGPT的回复更为简洁：DeepSeek如果能够在短时间内超越ChatGPT，可能是在某些方面有独特的优势或者满足了用户的某种需求，比如更高效的搜索、深度信息挖掘或者更符合用户习惯的界面和功能。

不过，ChatGPT也表示，它在AI领域已经积累了很强的品牌效应和用户基础，这样的排名变化也许是暂时的，但也说明了市场上竞争激烈，AI应用的创新空间还很大。如果DeepSeek真能带来一些突破性体验，可能会在长期内对市场格局产生影响。

编辑：赵柄楠