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家人们！论最近AI圈最大的热度，那得非Deepseek莫属。
这款“拳打GPT，脚踩谷歌公司”的中国AI黑马Deepseek，仅用十分之一的成本就达到了媲美OpenAI o1级别的表现，R1模型仅发布一周，就刷屏各大社交平台。
最牛X的是Deepseek-R1正式发布还开源了模型权重，这波操作真的太秀了。
直接把美国那边一群智力天花板给干懵了，买那么多的算力芯片，一下子变成大冤种了。
除此外，Deepseek与其他AI大模型相对，它几乎没有任何主动推广，却在多个市场实现了惊人的用户增长与渗透，美区APP Store效率分类中排名第五，中国区下载量直接冲上第二。
免费应用总榜上，美区第18，中国区第23，这成绩简直太惊人了，这波热度，让每一个人忍不住好奇。
Deepseek凭什么能成为顶流？
为了让大伙们更直白的看懂，俺决定从训练层到推理层极致的4大“性价比”详细聊聊。
(1)MLA
目前市面上主流的大模型都是MHA(Multi Head Attention)架构，这导致模型在训练时候要“记住”大量的参数。
而deepseek创新采用MLA(Multi-Latend Attention)，大幅度压缩文本处理时候的内存需求，减少高达96%的资源消耗。
(2)数据处理
大模型的训练对数据集的质和量需求都是巨大的，DeepSeek通过Distillation蒸馏技术进一步压缩数据集。
同时训练时使用Quantization技术，使用FP8低精度的数据格式，进一步降低内存需求。
(3)MoE
就算我们没接触过MoE架构，也一定听说过混合专家这个名词，简单来说，MoE就是让模型的训练时只启动需要的结构和参数，大大降低了资源消耗。
(4)把算力价格打下来
DeepSeek V3每百万输入Token0.5/2￥，每百万输出Token8￥，妥妥性价比之王。
要知道Claude 3.5每百万输入3$，每百万输出居然高达15$，这么一对比，DeepSeek妥妥性价比之王!
显然，DeepSeek在资源和性能中间达到了一个平衡，而不是一昧的卷算力卷时长，这为整个大模型行业提供了一个新的思路!
国内用户如何使用DeepSeek？
国内用户可以直接手机应用商店上搜索“DeepSeek”，安装后即可免费登录使用，没有任何使用限制。
也可以在网页端搜索进入其官网，deepseek官网做的很简洁，提供了两个入口，可以点开始对话，开启对话框，就可以开始和deepseek对话啦，使用很简单，登陆就可以使用啦。
对话框底下有两个功能，一个是联网搜索功能，一个是最新的深度思考R1模型，适合推理强的问题处理。
试试AI搜索能力，例如让他预测一下TIkTOK在美区是否能重新上线，点击联网搜索，就能搜索到46个国内外相关的网页，将信息进行处理后发生给我，响应速度非常快，而且内容准确度可以追溯到信息源头。
也可以同时开启深度思考+联网搜索功能，生成的内容会更加有深度些。
例如让它帮我输出一个关于研究生论文的写作提示词。
它会先进行深度思考8秒后，会再给出结构化提示模版，与以往AI搜索工具不同的是，会更符合国人的逻辑思维，更懂中文任务的处理。
那DeepSeek那么强悍，普通用户如何有效使用这个工具，这里我也向DeepSeek提问，最终它整理出来的4个应用场景，个人觉得还是蛮全面。
好啦，以上就是本期分享的所有内容，DeepSeek作为开源模型中的“性价比之王”，值得大家深度体验，相信你也会对它“爱不释手”。。
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