DeepSeek解析1|神秘AI公司掀起全球AI風暴,一篇看懂553天關鍵布局
DeepSeek解析1|神秘AI公司掀起全球AI風暴,一篇看懂553天關鍵布局

2025年開年沒多久,中國AI公司DeepSeek(深度求索)發布低成本AI模型DeepSeek,讓全世界都嚇了不小一跳:在受到美國牽制的背景下,這家神秘AI公司究竟是如何利用有限的資源,做出性能不輸OpenAI的AI模型?本篇文章回顧DeepSeek從成立到發布DeepSeek R1的553天,究竟經歷了什麼?

1月13日,彭博資訊(Bloomberg)專欄作家、美國喬治梅森大學經濟學教授柯恩(Tyler Cowen)發表一篇文章,談及中國在拜登政府嚴格禁止AI晶片隊中國出口的環境下,仍然能夠創造出與知名的ChatGPT、Claude等模型不相上下的大語言模型。

柯恩在文章提及「DeepSeek V3」,經過他使用好幾天後,認為這是幾年來他用過的眾多大語言模型(LLM)中,可以名列前茅的LLM。

DeepSeek V3速度快、好用,而且有免費版。雖然在對於精深或困難問題的回應,DeepSeek V3還比不上美國的頂尖LLM,不過柯恩仍然把它列入第一流,包括一些測試人員,很多人也都認為DeepSeek V3表現傑出。

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圖/ shutterstock

DeepSeek-V3這款參數高達6,710億的大語言模型,在預訓練階段(pre-training,指在一個較小的、特定任務的數據集上進行微調fine-tuning之前,先在一個大數據集上訓練模型的過程)只用了55天,使用2048張H800 GPU叢集,費用僅557.6萬美元。這對動輒必須耗資數十億美元訓練大語言模型的美國先進AI公司而言,無異是敲出一記警鐘。

以往開發大語言模型需要龐大的資源,必須購買數量龐大的AI伺服器,建立人數眾多的研發團隊,因此投入資金從數十億美元起跳。

如今大語言模型投入的資源可大幅降低,這將會有更多的公司投入大語言模型的開發,尋求新的商機。

柯恩這篇專欄發表後,市場淡然處之,不知之後「風暴」將起。

DeepSeek開源、便宜、性能佳,讓全球瘋狂下載

1月20日川普就任美國總統,DeepSeek於同一天發布他的推理模型「DeepSeek R1」,這個模型與Open AI的o1的性能相距不遠,互有高下。

DeepSeek R1的使用價格較o1便宜很多,每百萬輸入Token為0.14至0.55美元,而o1每百萬輸入Token為7至15美元。DeepSeek R1每百萬輸出Token為2.19美元,o1每百萬輸出Token為60美元。

DeepSeek R1 與 OpenAI o1成本比較

模型 輸入價格 (每百萬Token) 輸出價格 (每百萬Token)
DeepSeek R1 0.14-0.55美元 2.19美元
o1 7-15美元 60美元

DeepSeek R1開始在全球廣受注意,在很多地區AI類App的下載次數名列前茅,短短數星期,目前累積下載次數超過1,800萬次。

DeepSeek R1、V3皆是開源模型,使用者可自由下載模型,然後安裝在自己的終端設備上,個人電腦加裝高階的圖形顯示卡後,即可將DeepSeek R1或DeepSeek V3安裝在電腦上自己運作。

DeepSeek創辦人「洞燭先機」,3年前就開始研發LLM及採購輝達GPU

DeepSeek是中國AI公司DeepSeek(深度求索)推出的AI模型,背後是一家利用AI進行投資的對沖基金「幻方量化」(High-Flyer)所設立。該公司積極研發機器學習、深度學習等建立AI進行金融操作,共同創辦人是現年40歲的梁文鋒與其2位浙江大學同窗。

幻方量化的AI模型非常成功,因此能在金融市場獲得豐碩的報酬,2022年ChatGPT問世後,梁文鋒應該注意到AI新時代來臨,推想他應該已經在幻方量化公司內開始研發大語言模型,並且採購輝達的GPU。

延伸閱讀:
黃仁勳是DeepSeek暴紅推手?為何輝達寧可「便宜AI」崛起,也不願放棄中國市場?

DeepSeek 553天關鍵布局

2023年7月17日,幻方量化成立DeepSeek,招募100多位博士生、碩士生、大學剛畢業、或畢業一兩年的青年。重點是這些員工是成績名列前茅,並且有在國外知名期刊發表過論文的紀錄。

2023年10月28日,DeepSeek成立僅3個多月,旋即發表DeepSeek-Coder,這是DeepSeek的第一個大語言模型。

1個月後、也就是11月29日,DeepSeek發表DeepSeek-LLM。

2023年12月15日,DeepSeek發表DreamCraft3D,這是一個3D生成模型。

成立短短5個多月,DeepSeek發表4個大語言模型,成就相當驚人。

進入2024年,DeepSeek在技術更加精進,發表出性能更佳的大語言模型。

2024年1月11日,DeepSeek發布DeepSeek-MoE,這是個「混合專家模型」,效能超越Llama 2-7B,且計算量降低60%。

2024年2月5日,DeepSeek發布DeepSeekMath,DeepSeekMath在競賽級「MATH基準」測試中取得了51.7%的優異成績,效能接近Gemini-Ultra和GPT-4的水準。

2024年3月11日,DeepSeek發布DeepSeek-VL。

2024年5月,DeepSeek發布MoE大模型DeepSeek-V2,該模型為開源,不僅公開技術內容,並且可讓大家自由下載模型。DeepSeek-V2的API定價為每百萬Tokens輸入人民幣1元、輸出人民幣2元,價格僅為GPT-4 Turbo的百分之一。

2024年6月17日,DeepSeek發表DeepSeek-Coder-V2。DeepSeek-Coder-V2在程式設計和數學基準測試中表現優異,超越了GPT4-Turbo、Claude 3 Opus和Gemini 1.5 Pro等模型。

2024年8月16日,DeepSeek同時發布DeepSeek-Prover-V1.5和DeepSeek-Prover-V1。

2024年9月5日,DeepSeek 宣布合併 DeepSeek Coder V2 和 DeepSeek V2 Chat 兩個模型,升級推出全新的 DeepSeek V2.5 新模型。

2024年11月20日,DeepSeek 發布 DeepSeek-R1-Lite,這是DeepSeek第一個推理模型,是DeepSeek-R1的先行版。

2024年12月13日,DeepSeek發布用於高級「多模態理解的專家混合視覺語言模型」DeepSeek-VL2。

2024年12月26日,DeepSeek發布DeepSeek-V3,這也是開源模型。DeepSeek-V3的評測成績超越Qwen2.5-72B和LLaMA 3.1-405B等開源模型。與GPT-4o、Claude 3.5-Sonnet等閉源模型性能相抗衡。

2025年1月20日,發布DeepSeek-R1開源模型,在數學、代碼、自然語言推理等任務上,效能與OpenAI o1正式版相當。

2025年1月27日,發布多模態大模型Janus-Pro

DeepSeek「無懼禁令」,俄羅斯、伊朗也能循DeepSeek模式?

DeepSeek的模型能夠受到西方世界的注意及使用,主要是直接可在線上透過App或網站下載,不像其他中國開發的大語言模型必須與微信等綁定。

DeepSeek在2024年共發布10個大語言模型,最後發表的DeepSeek-V3獲得美國AI產業界的重視,讓大家見識到運算資源受限的中國,也能用相對較少的資金,開發出性能優越的大語言模型。

其他受美國管制AI晶片出口的國家(如俄羅斯、伊朗、巴基斯坦等),或許也能夠循此模式,開發出類似的大語言模型。

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DeepSeek是由中國對沖基金「幻方量化」(High-Flyer)於2023年成立的新創公司,對此獨立科技新聞記者高燦鳴(Tim Culpan)指出,Deepseek的突破性進展,「可歸功於其獨特的量化背景。」
圖/ shutterstock

進入2025年,DeepSeek於1月20日發布DeepSeek-R1模型,這也是開源模型。DeepSeek-R1在數學、代碼、自然語言推理等任務上,效能與OpenAI o1正式版相當。

DeepSeek-R1發布後效應擴大,讓許多人懷疑,將來建立大語言模型時不需要像之前一樣部署大量的GPU,導致1月28日輝達股價大跌17%。

2025年1月27日,DeepSeek發布多模態大模型Janus-Pro。

最後我們談DeepSeek-V3最後一次預訓練僅用55天、2048塊H800 GPU叢集,耗資557.6萬美元。這是DeepSeek-V3最後一次預訓練所使用的資源,實際上DeepSeek的算力資源遠大於此。

根據SemiAnalysis網站的資料,DeepSeek可運用的算力資源有A100 1萬張、H20 3萬張、H800 1萬張、H100 1萬張。這些GPU應該是幻方量化在2021年起就開始購買的,推測A100是禁令前購買,H800、H20應該是合法購買,因它們是為中國市場生產的降規版GPU。

這些GPU加上組裝成伺服器及營運成本4年預估總共約25.73億美元,因此DeepSeek雖然開發成本遠低於OpenAI等大咖,但是仍須25.73億美元,可見開發大語言模型是資金與腦力密集的投資。

延伸閱讀:DeepSeek解析2|輝達高階GPU成長因它放緩,「邊緣AI」將加速成長

關鍵字: #AI
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免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude
免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude

在某個大雨滂沱的晚上,超級感謝有 7 位一天一 AI 的讀者來體驗我做的「會議紀錄整理師」AI 工作流。現在,我要把它免費開放給你用了!

今天來跟你分享,一天一AI PRO 設計出的 AI 工作流,到底可以幹嘛,並且讓你試用看看。

首發就是「會議紀錄整理師」,這是我自己最常用的工作流之一。有了它,會議上我都可以集中精神發表意見,之後 AI 再幫我統整即可!

除了省時省力、釐清待辦,我還多做了一點巧思:區分出討論項目與決議。那些會議上討論過的,但根本沒結論的事情,我請 AI 幫忙抓出來。

這個工作流可以到一天一AI PRO 的官網下載,裝進你的 ChatGPT 和 Claude。具體怎麼做?往下看圖卡吧。

還想看哪些內容?歡迎點此連結跟我分享~

AI會議紀錄怎麼做?「會議紀錄整理師」自動整理逐字稿

會議紀錄整理師是什麼?

每次會議我會取得同意後錄音,一結束就把逐字稿丟給 AI,呼叫「會議紀錄整理師」技能來做紀錄。逐字稿的錯字多、內容散亂、缺乏說話者資訊,通通沒關係,這個技能可以通過一串設計好的流程,區分是哪種會議(進度追蹤、規劃討論、解題決策)來決定紀錄的重點,最後產出會議紀錄通知信+留存版的完整紀錄文件。

AI整理會議紀錄最大亮點:自動區分討論、決議與待辦

最有感的亮點:區分出討論項目與決議

看完「會議紀錄整理師」整理的紀錄,第一印象一定是「很清楚、有結構」。但細看會發現,它除了幫你列清楚待辦事項,也會提醒你會議缺失的資訊,例如沒指定負責人、沒確定截止日期、哪些是拍板的決定、哪些決議沒討論完、哪些人的意見有衝突。

同件事反覆討論怎麼整理?AI只抓最後拍板結論

結論回掃:同件事來回討論,AI 只認最後的拍板

開會常常一個議題反覆討論,前面說「先用 A 方案」,後面又改口「還是 B 好」。一般 AI 整理會把兩個都列出來,會搞不清楚到底選了哪個。「會議紀錄整理師」有「結論回掃」機制:以最後一次明確確認為準,早期被推翻的版本會被歸類到「否決了什麼」,不會讓過時的決策混淆你。

與會者有誰?例行會議可以沿用團隊設定

與會者有誰?例行會議可以沿用設定

第一次使用,直接貼逐字稿就能跑。AI 遇到不認識的人名或職稱,會在結尾列出來問你:「這位是誰、負責什麼?要不要記下來?」你回覆後,它就建立你的團隊記憶檔。下次再開相同主題的會議會自動沿用,提高會議紀錄裡名字、職稱、待辦事項隸屬的正確性。

ChatGPT、Claude怎麼安裝「會議紀錄整理師」?

下載後怎麼用?

註冊登入一天一AI PRO 官方網站,找到「會議紀錄整理師」的立即下載按鈕,下載 zip 檔。Claude 網頁版的用戶,從Setting→Skills→右上方Add選擇→Upload skill→上傳 zip 檔。ChatGPT 網頁版的用戶要是付費版:開一個新對話→選擇「工作」標籤→在對話框上傳 zip 檔→輸入「幫我安裝到個人雲端技能」。完成設定後,重整頁面、開新對話,在對話框輸入「/」或是「@」輸入「會議紀錄整理師」就能把技能呼叫出來,再把會議逐字稿貼給它就行了。

AI會議紀錄還能怎麼用?散會前確認、累積成專案進度報告

散會前就做紀錄、同專案紀錄能做成進度報告

我在每個會議結束前,都會速跑紀錄,現場確認與會者的理解都一致。同一個專案的會議紀錄累積起來,還可以變成專案進度簡報給主管看:這個月做了哪些決策、還有哪些待辦沒完成、風險有沒有被處理掉。

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