DeepSeek真的褪火了吗？

原创 Ken 疯聊AI 2025年07月09日 18:45 北京

文章摘要：最近互联网上对DeepSeek唱衰的声音甚嚣尘上，是有人恶意抹黑，还是真有其事？本文从不同的角度进行解析。

01、质疑来了

自 2023 年成立以来，深度求索公司以令人惊叹的速度披荆斩棘，接连推出一系列震撼业界的大模型，每一次亮相都如同在平静湖面投下巨石，激起千层浪。其发布的 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 等模型，性能卓越，不仅在技术指标上展现出强大的实力，更是以令人惊喜的高性价比，迅速在竞争激烈的大模型市场中站稳脚跟，收获了广泛赞誉与高度关注。

然而，随着时间的推移，当热潮的喧嚣逐渐趋于平静，质疑的声音也开始若隐若现。

有人不禁提出疑问：DeepSeek，这颗曾经闪耀的大模型之星，是否正在褪去它的光芒？如今，它是否真的已经 “褪火” 了呢？要解答这个问题，我们需要从多个维度进行深入剖析，全面审视 DeepSeek 的现状与未来走向。

02、技术创新：持续闪耀的光芒

DeepSeek 能够在大模型领域异军突起，技术创新无疑是其最为关键的制胜法宝。它创新性地采用了混合专家架构（MoE），这一架构堪称技术上的一大创举。通过将模型巧妙地分解为多个专家网络，在处理每个输入时，能够如同智慧的指挥官，精准地动态选择最合适的专家进行计算。这一机制犹如为模型注入了强大的智慧引擎，使其在保持高性能的同时，大幅降低了计算资源的消耗，实现了效率与性能的完美平衡。以 DeepSeek-V3 为例，其拥有高达 6710 亿个参数的庞大身躯，但在每个词元激活时，仅需启用 370 亿个参数，这种稀疏激活机制让模型在推理时犹如灵动的舞者，轻盈且高效。

多头潜在注意力机制（MLA）也是 DeepSeek 的一大技术亮点。它通过低秩联合压缩这一精巧的技术手段，极大地减少了推理过程中对键值缓存的需求，如同为模型的推理之路清扫了诸多障碍，显著提升了推理效率。与传统的多头注意力机制相比，MLA 在保持甚至提升性能的同时，成功地降低了内存占用和计算复杂度，为模型的高效运行奠定了坚实基础。

在训练目标方面，DeepSeek 大胆采用多词元预测（MTP）训练目标，这一创新之举允许模型在一次前向传播中预测多个词元。这不仅如同为模型的训练过程按下了加速键，大幅提高了训练效率，还显著提升了模型在多个复杂任务上的表现，为推测性解码等先进推理优化技术提供了有力支持，让模型在处理各种复杂任务时更加得心应手。

此外，DeepSeek 积极拥抱 FP8 混合精度训练技术，这一技术的应用为大规模模型的训练带来了革命性的变革。它如同一位神奇的魔法师，大幅降低了训练过程中对 GPU 内存的需求以及存储带宽的压力，使得大规模模型的训练不再受限于高昂的硬件成本和复杂的技术难题，变得更加可行和高效。

这些前沿技术的巧妙运用与深度融合，使得 DeepSeek 在模型性能与成本效益之间找到了绝佳的平衡点。在训练成本方面，DeepSeek 展现出了令人惊叹的优势。据相关数据显示，训练 DeepSeek-V3 时，使用 FP8 精度相较于传统的 FP16 或 FP32 精度，成功减少了约 50% 的 GPU 内存占用，这一显著成果直接转化为硬件成本的大幅降低。而且，其高效的训练机制使得模型在预训练阶段能够在不到两个月的时间内迅速完成，与其他大规模模型动辄数月甚至更长时间的训练周期相比，极大地缩短了训练时间，减少了资源的不必要消耗。

在推理成本上，DeepSeek 同样表现出色。其独特的稀疏激活机制和精心优化的硬件技术，使其在保持高性能的同时，显著降低了计算资源的需求。以 DeepSeek-V3 为例，在推理时仅激活 370 亿参数，与全参数激活的模型相比，计算量和内存占用大幅减少。此外，其采用的量化技术（如 INT8 量化）和模型蒸馏技术，更是让 10B 级别的模型能够在如手机等边缘设备上流畅运行，进一步降低了部署成本，使得模型能够更广泛地应用于各种场景，真正实现了技术的普惠。

03、市场表现：热潮褪去？

回顾 DeepSeek 的发展历程，其市场表现堪称惊艳。自成立以来，每一次重大产品发布都在市场上掀起了轩然大波。2024 年 1 月发布首个大模型 DeepSeek LLM，正式拉开了其在大模型市场的精彩序幕。随后，5 月开源第二代 MoE 大模型 DeepSeek-V2，因其卓越的性能以及极具竞争力的价格优势，迅速在市场中崭露头角，收获了 “AI 界拼多多” 的美誉，吸引了大量用户和开发者的目光，如同磁石一般将市场的关注焦点牢牢吸引。

2024 年 12 月 26 日，DeepSeek-V3 首个版本上线并同步开源，这一重磅消息再次震动市场。紧接着，2025 年 1 月 20 日，DeepSeek-R1 模型正式发布，该模型在数学、代码、自然语言推理等多个关键任务上，性能表现与 OpenAI o1 正式版不相上下，一时间在行业内引发了广泛热议和高度赞誉。

在应用市场的表现上，DeepSeek 更是成绩斐然。2025 年 1 月 11 日，DeepSeek 正式发布官方 App 并上线 iOS 与安卓应用市场，随后便一路高歌猛进。1 月 27 日，DeepSeek 应用强势登顶 15 个国家和地区的苹果应用商店免费 APP 下载排行榜。截至 2 月 2 日，DeepSeek 应用更是如火箭般攀升至 140 个国家的苹果 App Store 下载排行榜首位，同时在美国的 Android Play Store 中也占据榜首位置，其受欢迎程度可见一斑。2 月 9 日，DeepSeek App 的累计下载量超 1.1 亿次，周活跃用户规模最高近 9700 万，这些惊人的数据无不彰显着 DeepSeek 在市场上的巨大影响力。

在企业合作与市场拓展方面，DeepSeek 同样动作频频，成果丰硕。2025 年 2 月，一系列重磅合作消息相继传出。吉利汽车宣布自主研发的星睿大模型已成功与 DeepSeek-R1 完成技术融合；岚图汽车公布已完成与 DeepSeek 模型的深度融合，岚图知音成为汽车行业首个融合 DeepSeek 的量产车型；DeepSeek 大模型与斑马智行元神 AI 完成技术融合并正式上线，首发支持多车型。此外，中国电信、中国联通、中国移动三大运营商全面接入 DeepSeek，标志着 AI 技术在通信行业的深度应用进入了一个全新的阶段。截至 2 月 11 日，包括阿里云、腾讯云、火山引擎、华为、摩尔线程在内的超过 70 家 AI 算力、AI 服务、AI 应用领域公司都宣布接入或适配 DeepSeek 模型产品。同时，包括奇瑞、东风、长城、比亚迪等在内的近 20 家车企官宣已在智舱端或 AI 运营领域完成与 DeepSeek 深度融合。此后，智联招聘、QQ 音乐、高途教育、百度等平台企业也纷纷接入 DeepSeek 人工智能大模型，DeepSeek 的市场版图不断扩大。

然而，近期一些数据似乎给 DeepSeek 的市场热度蒙上了一层阴影。例如，从 App 下载量的增长趋势来看，增速有所放缓，不再像初期那样呈现爆发式增长。在一些市场调研机构的用户活跃度统计中，DeepSeek 的周活跃用户规模增长也逐渐趋于平稳，甚至在个别时间段出现了小幅下滑。这一系列现象不禁让人产生疑问：DeepSeek 的市场热度是否真的在消退？

但深入分析后会发现，情况并非如此简单。下载量增速放缓和用户活跃度增长平稳，很大程度上是市场发展的自然规律所致。在产品发展初期，凭借其新颖性和强大功能，能够迅速吸引大量用户尝试，此时下载量和用户活跃度会呈现爆发式增长。但随着市场逐渐趋于饱和，潜在用户群体逐渐减少，增长速度自然会放缓。而 DeepSeek 在用户规模已经达到如此庞大的基数下，仍能保持相对稳定的用户活跃度，这本身就说明了其产品具有较强的用户粘性。

从市场布局来看，DeepSeek 正在从快速获取用户的阶段，逐渐向深度拓展市场、挖掘用户价值的阶段转变。其与众多企业的广泛合作，涉及汽车、通信、互联网等多个领域，正在构建一个庞大而稳固的生态系统。这种生态系统的构建，虽然在短期内可能不会直接体现在下载量和用户活跃度的快速增长上，但从长远来看，将为 DeepSeek 的持续发展奠定坚实的基础，带来更为持久和稳定的收益。

04、挑战与质疑：前路阴霾

尽管 DeepSeek 在技术和市场方面取得了令人瞩目的成就，但在其发展过程中，也不可避免地面临着诸多挑战与质疑。

从技术层面来看，虽然 DeepSeek 的技术创新为其带来了显著优势，但随着大模型技术的飞速发展，竞争日益激烈，新的技术和模型不断涌现。例如，OpenAI、Google 等行业巨头凭借其雄厚的技术实力和丰富的资源，持续推出性能卓越的大模型。OpenAI 的 GPT 系列模型一直引领着行业潮流，不断推动着自然语言处理技术的边界。Google 的 BERT 等模型也在特定领域展现出强大的性能。在这种激烈的竞争环境下，DeepSeek 需要不断投入大量资源进行技术研发和创新，以保持其技术领先地位。否则，很容易被竞争对手超越，技术优势也可能逐渐被削弱。

数据质量和隐私问题也是 DeepSeek 面临的重要挑战之一。大模型的性能高度依赖于高质量的数据，但在数据收集和整理过程中，难免会存在数据偏差、错误或不完整的情况。如果这些问题得不到妥善解决，将会对模型的性能和可靠性产生负面影响。同时，随着数据隐私保护意识的不断增强，用户对于数据隐私的关注度越来越高。DeepSeek 作为处理大量用户数据的平台，如何在合法合规的前提下，保障用户数据的隐私安全，成为了其必须面对和解决的关键问题。一旦发生数据泄露等隐私问题，不仅会损害用户的利益，还将对 DeepSeek 的品牌形象造成巨大打击。

在市场层面，虽然 DeepSeek 已经取得了广泛的市场认可，但市场竞争的残酷性依然给其带来了巨大压力。除了来自行业巨头的竞争，众多新兴的大模型创业公司也在不断涌现，它们凭借独特的市场定位和创新的商业模式，试图在市场中分得一杯羹。此外，市场需求的变化也非常迅速，用户对于大模型的功能和性能要求不断提高。DeepSeek 需要紧密跟踪市场需求的变化，及时调整产品策略和服务内容，以满足用户日益多样化和个性化的需求。否则，就可能面临市场份额被竞争对手蚕食的风险。

用户体验方面的问题也不容忽视。随着用户数量的急剧增加，DeepSeek 在服务稳定性和响应速度上也面临着严峻考验。部分用户反馈，在使用高峰期，DeepSeek 的响应速度会变慢，甚至出现服务中断的情况。这不仅影响了用户的使用体验，还可能导致用户流失。此外，虽然 DeepSeek 在模型性能上表现出色，但在一些特定场景下，如对专业性要求极高的医学、法律等领域，模型的回答准确性和专业性仍有待进一步提高。如何优化用户体验，提升服务的稳定性和响应速度，以及提高模型在特定领域的专业性，是 DeepSeek 当前需要重点解决的问题。

还有一个不容忽视的问题是仿冒域名和网络诈骗的泛滥。随着 DeepSeek 的火爆，一些不法分子看准商机，纷纷推出仿冒 DeepSeek 的域名和网站。据网络安全公司奇安信监测，2024 年 12 月 1 日至 2025 年 2 月 3 日期间，竟然出现了多达 2650 个仿冒 DeepSeek 的网站。这些仿冒网站不仅传播恶意软件、窃取用户个人信息，还通过虚假宣传，如宣称能购买 DeepSeek 内部原始股等手段，骗取用户的订阅费用，实施投资骗局。这不仅严重损害了用户的利益，也对 DeepSeek 的品牌形象造成了极大的负面影响，增加了用户对正版产品的信任成本。

05、社区生态：活力之源

尽管面临诸多挑战，DeepSeek 在社区与生态建设方面却展现出了蓬勃的活力，为其持续发展注入了强大动力。

DeepSeek 积极推行开源策略，这一明智之举为其赢得了广泛的开发者支持和社区参与。其模型在 Hugging Face 等知名开源平台上开源后，迅速吸引了全球开发者社区的目光，引发了开发者们的积极响应和热情参与。开发者们充分发挥各自的创造力和技术专长，对 DeepSeek 的模型进行深入研究、优化和扩展，不断为其增添新的功能和应用场景。这种开源模式不仅加速了技术的创新和传播，还形成了一个庞大而活跃的开发者生态系统，让 DeepSeek 在技术发展的道路上能够汇聚众人的智慧，不断迭代升级。

在企业合作方面，DeepSeek 已经与众多行业领军企业建立了深度合作关系，构建了一个多元化、全方位的企业生态。在汽车领域，与吉利、岚图、比亚迪等车企的合作，让 DeepSeek 的技术深度融入汽车智能化发展进程，为用户带来更加智能、便捷的驾驶体验。例如，岚图知音通过与 DeepSeek 模型的融合，实现了更加精准的语音交互和智能导航功能，提升了用户的驾乘感受。在通信领域，与中国电信、中国联通、中国移动三大运营商的合作，使得 DeepSeek 的技术能够广泛应用于通信服务中，为广大用户提供更加智能、高效的通信体验，推动了通信行业的智能化升级。在互联网领域，与阿里云、腾讯云、火山引擎等云服务提供商的合作，为 DeepSeek 的模型部署和应用提供了强大的算力支持和广阔的平台，使其能够更好地服务于各类企业和用户。

在行业应用拓展方面，DeepSeek 也在不断发力，积极探索大模型在不同行业的应用潜力。在金融领域，DeepSeek 的模型可以帮助金融机构进行风险评估、智能客服等工作，提高金融服务的效率和质量。在教育领域，能够为学生提供个性化的学习辅导，为教师提供教学辅助工具，推动教育的智能化发展。在医疗领域，有望辅助医生进行疾病诊断、病历分析等工作，提高医疗诊断的准确性和效率。通过与各行业的深度合作，DeepSeek 正在不断拓展其技术的应用边界，为各行业的数字化转型和智能化发展提供强大的技术支持。

06、未来展望：能否再续辉煌？

展望未来，DeepSeek 的发展前景既充满挑战，也蕴含着无限机遇。

从技术发展趋势来看，随着人工智能技术的不断演进，大模型将朝着更加智能、高效、个性化的方向发展。DeepSeek 需要继续加大在技术研发方面的投入，持续创新，紧跟技术发展潮流。例如，在模型架构优化方面，进一步探索更加高效、灵活的架构，以提升模型的性能和泛化能力。在训练算法改进方面，不断研究新的训练算法，提高训练效率和数据利用率，降低训练成本。同时，加强对多模态技术的研究和应用，使模型能够更好地处理图像、音频、视频等多种类型的数据，满足用户在不同场景下的多样化需求。

在市场竞争方面，DeepSeek 需要进一步明确自身的市场定位，突出产品的差异化竞争优势。虽然当前已经在性价比方面取得了显著优势，但还需要在特定领域的专业性、用户体验的优化等方面下功夫。针对不同行业和用户群体的需求，定制化开发更加专业、精准的解决方案。例如，在医疗行业，开发专门用于疾病诊断和治疗方案推荐的专业模型；在金融行业，打造更精准的风险评估和投资决策模型。通过提供更加个性化、专业化的服务，提高用户对产品的满意度和忠诚度，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

在生态系统建设方面，DeepSeek 应继续深化与开发者、企业以及各行业的合作，不断完善和拓展其生态系统。加强与开发者社区的互动，为开发者提供更加丰富的开发工具和技术支持，鼓励开发者创造更多创新的应用。进一步加强与企业的合作，探索更多新的合作模式和商业机会，实现互利共赢。同时，积极参与行业标准的制定和推广，提升在行业内的话语权和影响力，为生态系统的健康发展营造良好的环境。

面对仿冒域名和网络诈骗等问题，DeepSeek 需要加强与监管部门、网络安全企业的合作，建立更加完善的网络安全防护体系。通过技术手段加强对域名和网站的监测和管理，及时发现和打击仿冒行为。同时，加强对用户的安全宣传和教育，提高用户的安全意识和防范能力，让用户能够准确识别和避免受到仿冒网站和网络诈骗的侵害。

07、总结

综合来看，虽然 DeepSeek 目前面临着诸多挑战，市场热度也看似有所变化，但它在技术创新、市场布局、社区与生态建设等方面依然展现出了强大的实力和潜力。只要能够有效应对挑战，充分抓住机遇，DeepSeek 完全有可能在未来的大模型市场中继续保持领先地位，续写辉煌篇章。它是否真的 “褪火”，答案或许并非简单的是或否，而是取决于其在未来能否持续创新、不断优化，以及如何应对复杂多变的市场环境和技术发展趋势。在这场充满变数的大模型竞赛中，DeepSeek 的未来，值得我们持续关注。

原文地址：DeepSeek真的褪火了吗？