究竟是真开源还是假开源

DeepSeek的开源探索：一鲸落万物生的崭新局面

近日，关于DeepSeek的开源问题在国内某问答平台上引发了热议。
多位AI专家对于DeepSeek自称开源，但似乎并未完全开源，仅为OpenModel的情况给出了正面评价。
本文将从多位专家的视角，探讨DeepSeek的开源程度、其对AI产业的影响，以及它如何推动AI技术的普及和可持续发展。

一、DeepSeek的开源程度及评价

DeepSeek虽然被评价为“自称开源”，但从其公开的技术细节来看，已经迈出了重要的一步。
多位AI专家表示，DeepSeek的开源行为有效降低了大规模训练对于gpu资源的依赖，缓解了AI产业链中的关键瓶颈。
其模型架构和参数的开源，为外界AI开发者提供了宝贵的学习机会。
尽管训练框架尤其是训练数据的开源在业界少有先例，但DeepSeek通过技术报告的形式公布了GPRO等训练算法、目标函数等技术细节，这对于理解整个训练过程很有帮助。

二、DeepSeek对AI产业的影响

DeepSeek的开源行为正在重塑AI价值链，推动GPU端长期积累的超额利润向AI技术和应用端转移，形成一个健康的商业闭环，助力AI产业的可持续发展。
其开源技术再叠加低成本训练技术，如混合专家、大模型小型化技术的蒸馏、量化压缩等，让外界AI开发者进行更快速的试错。
同时，DeepSeek模型的开源也让AI相关应用受益，更低的算力需求和更低的Token成本使得大模型的推理和生成更加经济高效。

三、DeepSeek如何推动AI技术的普及

DeepSeek的开源行为不仅让外界AI开发者的研究成本大幅降低，更让高校团队能够参与到大模型研究中，把更多精力放在创新和优化上。
此前，很多AI技术掌握在业界大厂手里，AI学界由于GPU资源等限制，没有办法去尝试一些新想法。
而现在，通过DeepSeek的开源技术，外界AI开发者可以直接使用其预训练模型和框架，进行更多的探索和尝试。

DeepSeek的模型在众多任务中展现了极佳的性能-效率平衡，让人们看到了多专家模型、知识蒸馏等技术的优势。
因此，不少团队打算结合DeepSeek进行一些更有意思的探索，如研究如何基于DeepSeek模型提升自我监管能力以降低偏见内容和有害内容的输出。
与此同时，学界也希望自己的研究能够影响到业界，培养出能够回馈产业的学生。

四、结语

DeepSeek的开源行为无疑为AI产业带来了积极的影响。
其降低成本、提高效率的特点让更多人有机会参与到大模型研究中来。
正如《金融时报》一篇评本文章所言：“让我们把这视为历史上的一个时刻”。
正如约翰内斯·古腾堡的印刷机打破了知识垄断，DeepSeek的开源行为也在打破AI技术的垄断，推动信息更易获取的传统。
其低成本推理模型证明AI可以属于每个人，而不仅仅是那些囤积代码、芯片和资本的人。
我们期待DeepSeek的开源行为能够引发更多的创新和研究，推动AI产业的持续发展。

参考资料：

utm_psn=1869450245278162944运营/排版：何晨龙

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相关标签： deepseek、 算法、 李萌、 开源模型、 细节、

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