一、认识DeepSeek：杭州走出的AI创新者

DeepSeek（深度求索）是2023年在杭州诞生的AI公司，由幻方量化孵化，创始人梁文锋带着团队从一开始就打定主意：不做跟风者，要搞大模型创新。

两年来，它的成长轨迹几乎就是一串开源产品的发布史：
2023年11月，先是推出专攻代码的DeepSeek Coder，架构类似Llama却更懂编程；
同月月底，通用大语言模型DeepSeek LLM上线，靠监督微调把多任务处理能力拉满；
2024年1月，DeepSeek-MoE引入混合专家架构（MoE），让模型效率飙升；
4月，DeepSeek-Math专攻数学推理，靠分组相对策略优化（GRPO）训练，解数学题的本事突飞猛进；
5月的DeepSeek V2更狠，用上多头潜在注意力（MLA）和MoE，能啃下128K长文本；
年底的V3在V2基础上扩到671亿参数，多任务能力再上一个台阶；
2025年1月，DeepSeek R1登场，专攻逻辑推理和实时问题解决，参数同样是671亿，却把“动脑”能力练到了新高度。

二、DeepSeek能帮你做什么？

不管你是普通用户还是开发者，它都能搭把手：智能对话、写文案、理解复杂文本、算数学题、写代码补代码……这些基础操作不在话下。更方便的是，它能联网搜最新信息，还支持传文件、扫图片里的文字，相当于一个“全能信息处理助手”。

三、DeepSeek为什么能火？

媒体总说它是“AI圈的奇迹”，但哪有随随便便的成功？这背后是一群懂技术、有理想的人实打实拼出来的。

（1）技术上：用巧劲代替蛮干

DeepSeek的核心本事，是把“暴力堆算力”改成了“精准用算力”。比如它的Multi-Token Prediction（MTP）和Multi-Head Latent Attention（MLA）技术，就像给算力装了“智能开关”——原来处理一个任务要100度电，现在6.7度就够，KV缓存直接省了93.3%，跟节能灯似的，只在关键地方发力。

最让人叫绝的是R1模型，纯靠深度学习“自己悟”，数学和编程能力干过了Claude 3.5 Sonnet，推理成本却只有人家的1/50210。这得益于它的训练法革新：用规则奖励代替人工标注，砍了一堆没必要的环节，训练成本直接压到OpenAI的1/20。

还有V3模型，性能快追上GPT-4o了，预训练只花了600万美元；而OpenAI同类模型，没几亿美元下不来。

（2）硬件上：早就铺好了路

DeepSeek的“靠山”是幻方量化——国内顶尖的对冲基金，早就把AI用到了交易里。他们早看透了AI的潜力，2021年就在出口限制前囤了1万块A100 GPU；2023年把DeepSeek分拆独立后，又给它搭了5万块GPU的超级集群（用的是合规的H800和H20）。

这种提前布局，让DeepSeek一有技术突破，就能马上用足够的算力验证，不用等“弹药”。

（3）团队上：小而精的“特种部队”

150人的团队，全是北大、浙大等顶尖高校的人才，年薪开到130万美元（约934万人民币），比国内同行高一大截；还没什么层级官僚，决策快得像初创公司。更关键的是，这些人能随便调用1万多块GPU，自己建了数据中心，全技术栈都攥在手里，不看别人脸色。

这种“小团队+大资源”的模式，让它既能像小公司一样灵活，又有巨头级的实力。

（4）策略上：开源免费拉近距离

以前，好的大模型要么像ChatGPT、Claude那样闭源（只能用，不知道咋回事），要么像LLama、Qwen这样的开源模型，总感觉比第一梯队差口气。DeepSeek一出来，直接打破了这个局面——开源模型也能这么好用。

这一招让普通人都能用起来、传起来，一下子成了现象级产品。

四、DeepSeek带来了什么影响？

它就像AI圈的“鲶鱼”，不光推着大模型开源往前走，还让全球的大模型竞赛节奏更快了——大家都得卯着劲创新，不然就被甩在后面。

五、DeepSeek的坎儿在哪里？

别看现在风光，它面临的挑战可不少。

（1）硬件还是卡脖子

DeepSeek靠“算法省芯片”确实厉害，动态计算技术让同等算力下效率翻好几倍，相当于用“战术”破了传统算力竞赛的局。但算法优势总有天花板，随着模型越来越强，芯片不够的问题迟早会冒出来。在全球芯片封锁的大环境下，还得指望国内芯片能跟上。

（2）美国的反击越来越猛

估计它要走华为的老路了。OpenAI先是说它“蒸馏”自己的技术，接着又是持续的DDoS攻击，美国各级政府也老提“DeepSeek的威胁”——这些都说明，来自海外的压力只会越来越大。

（3）人才成了“香饽饽”

出名之后，团队成了各大厂挖角的目标。150人的小团队，要是核心人才被高薪挖走，影响可不小。已经有消息说罗福莉被小米以千万年薪挖走了，接下来怎么留住人，是DeepSeek必须解决的问题。好在它现在名气大，对有理想、想搞技术的人来说，吸引力还是很足的。

六、怎么用DeepSeek？

两种方式很简单：电脑上直接搜访问官网；手机上在应用商店搜“DeepSeek”下载APP就行。

界面跟一般大模型差不多，重点在“深度思考”和“联网搜索”两个功能。点“深度思考”，它会先自己琢磨问题的方方面面，答案更靠谱；开“联网功能”，它会先全网搜最新信息，适合问时事。

七、怎么跟DeepSeek“好好说话”？

网上传了一堆技巧，一会儿说“提需求别给指令”，一会儿又说“赛博人格分裂”，其实不用这么复杂。

看官方例子就知道，给指令是管用的。我还专门问过DeepSeek：“该怎么给你指令？”总结下来就一条：把需求说清楚。你越知道自己想要啥，它就越能帮到你。

想让需求更清楚，除了自己想明白、说准确，还能这么做：

• 让它自己给提示词：比如问“帮我写一个能让你清晰理解‘XX问题’的提示词”，它会帮你梳理；
• 告诉它答案给谁看：加上“说人话”“给小孩听”“给领导汇报”，结果会完全不一样。

比如问“什么是通货膨胀”：

• 说人话：“就是钱不值钱了，以前10块买3斤苹果，现在只能买1斤”；
• 学术回答：“指流通中的货币量超过实际需求，导致货币贬值、物价普遍持续上涨的经济现象”；
• 给小孩听：“就像你手里的贴纸，本来1张贴纸能换1块糖，现在大家手里的贴纸都变多了，得3张贴纸才能换1块糖——贴纸就是钱，糖就是你想买的东西”。

所以，用好它的关键就俩：需求清晰+读者身份清晰。

八、能在自己电脑上装DeepSeek吗？

最近DeepSeek太火，加上海外的DDoS攻击，时不时会崩。于是有人想“本地部署自救”，但装完发现效果差远了——为啥？

因为本地能装的开源模型，参数大多是1.5B-7B（比如deepseek-r1-1.5b、deepseek-r1-7b），而官网用的是千亿级参数模型，推理能力、写长文的本事根本不是一个量级。而且受限于电脑显存，跑起来特别慢，效率很低。

但本地部署也不是没用，最大的意义是让你学用最新开源工具，说不定能发现新机会。现在开源是趋势，加上AI帮忙，部署越来越简单，值得试试。

步骤就4步：

1. 装Ollama：这是个大模型运行工具，去官网下载；
2. 下DeepSeek：在Ollama里搜deepseek-r1，选适合你电脑配置的版本（1.5b或7b），复制命令；
3. 跑命令：打开电脑的命令行窗口，粘贴刚才的命令，它会自动下载运行（下次用也这么操作）；
4. （可选）装Chatbox AI：如果不习惯命令行，去下载，它能提供对话窗口。

九、DeepSeek崩了怎么办？

本地部署不靠谱，真正的办法是用线上平替。因为DeepSeek是开源的，好多有实力的平台已经部署了它的671B满血版，不少还免费。

亲测有效的有10个：硅基流动、秘塔AI搜索、英伟达、国家超算互联网、perplexity AI、poe、Groq、Lambda.chat、Cursor、官方API。

简单说：国内用硅基流动或秘塔AI，海外用perplexity AI或Lambda.chat，具体可以看我另一篇详细对比的文章。

十、普通人怎么抓住DeepSeek的机会？

AI革命的核心，是给每个人加了个“数字分身”。DeepSeek的价值不是替代人思考，而是帮普通人“放大能力”。

遇到这种级别的机遇，得亲自下场试试：

• 站在技术前排：朋友圈刷到AI新工具，赶紧注册用用；看到新功能（比如能自动做报表、优化客服），动手测试效果，不用懂代码，看懂趋势就行；
• 学会跟AI“聊天”：平时遇到问题就丢给它，慢慢练出“AI听得懂的表达”；
• 做“行业接线员”：把你的专业经验和DeepSeek结合起来，比如房产中介用它生成个性化房源视频，转化率可能翻番。

别担心起步晚，现在用DeepSeek，你已经领先99%的人了。它才刚开始，正等着各行各业的人，带着它去闯每一个领域呢。