如果DeepSeek生在美国，还会是“三流模型”吗？

你要是实际使用过，你就会发现qwen根本就打不赢现在的deepseek。DeepSeek并不算三流模型，在Artihcial Analysis的智能指数排名在第十一位.

他们的很多跑分都是把人家的题目加入到训练集中，导致跑分特别高，实测能力根本就不行。以前openai还被爆买通了出题方，因为这个里面的利益实在是太大了，只要跑分高，然后上新闻，用的人就多，实际使用根本达不到他们宣传的效果。

DeepSeek要面对的竞争堪称AI版“复仇者联盟内战”：OpenAI的GPT系列像科技感十足的钢铁侠，Anthropic像严谨的美队，谷歌的Gemini则像能千变万化的惊奇队长。国内的技术路线向来更注重模型架构的精巧设计。DeepSeek在开源大模型领域的技术积淀其实始终保持着相当的竞争力。

很多宣传是属于资本的需要，实际上就是很多自己学测试用例就是DS最好，其它模型都是吹牛逼

再来看看如今的业界普遍采用的多专家架构（MoE），其规模化应用正是从DeepSeek R1开始成为标准配置的。

9月份正式推出了采用DSA+技术的DeepSeek-V3.2-Exp模型。作为DeepSeek家族中的实验性成员，V3.2-Exp堪称是通向下一代架构的关键里程碑。这个版本在V3.1-Terminus的坚实基础上，创新性地引入了DeepSeek稀疏注意力机制（DSA）。这项突破性技术的主要使命，就是要在长上下文场景的战场上，为训练与推理效率的极限优化开辟出一条全新的技术路径。

这就像在资源受限的情况下，工程师们不得不发挥极致创意：当计算卡有限、算力吃紧时，我们就必须在架构设计上闪转腾挪，让有限的计算资源发挥最大效能，用小米加步枪的配置实现机关枪的火力输出。

在实际应用层面，众多国内企业级软件已经深度集成DeepSeek的能力，从办公协同到智能客服，从代码生成到数据分析，其应用场景正在持续拓宽。这种扎根产业的生态建设，恰恰构成了其独特的竞争优势。

至于近期市场声量的变化，与其说是技术落后，不如说是推广策略的自然结果。DeepSeek始终坚持零商业投放的推广模式，完全依靠模型能力带来的惊艳体验实现用户自传播。

这种“酒香不怕巷子深”的路线虽然难以在短期内触达海量用户，但每一个被模型能力折服的用户都会成为忠实拥趸

这种基于技术认同建立的用户生态，往往具有更强的生命力和延展性

人家的目标就不是商业化，国家和人民对它的期望是赚钱吗，而且他们会缺钱吗，根本不可能啊。所以它只在迭代底层模型，不关注工程能力，这才是根本。。。

不管怎么样，我都看好DeepSeek！！！