DeepSeek实战：解锁人工智能新世界-优快云博客

从 2025 年 1 月 20 日正式上线开始，DeepSeek 仅用 10 天就成功积累了足够的流量，一举跃居全球 AI 产品排行榜第二位，仅次于 ChatGPT ，这样的成绩足以证明其强大的市场吸引力和用户基础。仅仅 5 天后，也就是 1 月 25 日，DeepSeek 推出了移动端产品，同样在短时间内收获了巨大成功。在推出后的 5 天内，其便登上月活跃用户排行榜第 14 位，随后在 2 月份更进一步，跃升至第 2 位。

不仅如此，DeepSeek 在全球范围内收获了大量用户。根据 2025 年 1 月的数据，DeepSeek 的用户中，21% 来自中国，9% 来自美国，8% 来自印度，其用户地域分布呈现出多元化的特点，彰显了它在全球的广泛影响力。如此出色的成绩，不禁让人对 DeepSeek 的强大能力充满好奇，它究竟有何独特之处，能够在竞争激烈的 AI 领域中脱颖而出呢？

二、探秘 DeepSeek 的技术实力

2.1 卓越的推理能力

DeepSeek 在推理能力上的表现令人惊叹，其研发的 DeepSeek-R1 模型在数学、编程等复杂逻辑推理任务中展现出了卓越的实力。以 2024 年 AIME（美国数学邀请赛）测试为例，通过纯强化学习方法训练得到的 DeepSeek-R1-Zero 以及在此基础上改进的 DeepSeek-R1，分别取得了 71.0% 和 79.8% 的成绩，与 OpenAI o1 的 79.2% 水平相当。在 MATH-500 基准测试中，DeepSeek-R1 更是以 97.3% 的成绩略微超越了 o1 的 96.4% 。在编程领域，该模型在 Codeforces 平台上获得了 2029 的评分，超过了 96.3% 的人类程序员，与 o1-1217 的 2061 评分仅有小幅差距。

DeepSeek-R1 之所以能取得如此优异的成绩，得益于其创新的训练方法。它采用了 GRPO（Group Relative Policy Optimization）算法框架，移除了规模庞大的 Critic 网络，通过群组相对优势估计来优化策略网络，大大提高了训练效率。同时，其奖励机制包含准确性奖励、格式奖励和语言一致性奖励三个互补的组件，能够共同指导模型向着期望的方向演进。

2.2 强大的综合性能

除了出色的推理能力，DeepSeek-V3 在综合性能方面也表现得十分强劲。它在知识问答、长文本处理、代码生成、数学能力等多个方面都接近或超越了国际顶尖模型。在知识问答任务中，DeepSeek-V3 在 MMLU、GPQA 等知识类任务上的表现接近 Claude-3.5-Sonnet-1022 这样的国际顶尖模型。在长文本处理方面，它在 DROP、LongBench v2 等长文本测评中的平均表现超越了其他模型。

在代码生成领域，DeepSeek-V3 在算法类代码场景（如 Codeforces）中远远领先于其他开源模型，在工程类代码场景（SWE-Bench Verified）中也逼近 Claude-3.5-Sonnet-1022 。在数学能力上，它在美国数学竞赛（AIME 2024）和中国高中数学联赛（CNMO 2024）中的表现超过了所有开源和闭源模型。DeepSeek-V3 还拥有 6710 亿参数（671B），虽然只激活了 370 亿参数（37B），但其表现已经非常接近国际顶尖模型，这也充分展示了其强大的潜力。

2.3 自然流畅的对话体验

DeepSeek Chat 作为 DeepSeek 推出的智能聊天工具，能够与用户进行自然语言交流，为用户带来了便捷高效的交流体验。它融合了自然语言处理、机器学习与知识图谱等尖端科技，无论是日常闲聊、工作沟通，还是信息查询、问题解答，都能应对自如。当用户询问天气状况时，它能提供实时的天气信息和未来的预报；若用户需要查询某个知识点，它则会给出详尽的解释和相关资料。

在日常交流场景中，DeepSeek Chat 就像一个贴心的朋友，能够理解用户的情绪和意图，与用户进行轻松愉快的对话。在学习辅助场景下，它又能化身为专业的导师，为学生解答各种学科问题，帮助他们更好地理解知识。在商务合作场景中，DeepSeek Chat 可以协助企业进行市场分析、方案策划等工作，提高工作效率。在客户服务场景里，它能够快速响应用户的咨询和投诉，提供满意的解决方案，提升客户满意度。