DeepSeek

产品介绍

DeepSeek在2026年由深度求索公司（DeepSeek）主导开发，成为全球AI界性能成本比的新标杆。截至2026年5月的全球AI工具流量排行榜中，DeepSeek以3.7%的市场份额位列第三，但其总访问量环比增长率极高，被媒体誉为"全球增长速度最快的AI消费级应用"。[reference:25]

DeepSeek最核心的竞争优势是开源与低成本的路线。一方面，DeepSeek-R1模型是性能接近头部闭源模型的深度推理模型，在数学、编码等多项测试中与OpenAI o1持平甚至超越，训练成本约29.4万美元，开源模型真正体现了"AI平权"。[reference:26][reference:27]另一方面，DeepSeek-R1在AIME数学竞赛中的得分已超过人类参赛者的平均水平，在Codeforces编程竞赛中的评分表现亮眼。[reference:28]在Agentic coding这个新的关键基准（2026年4月广受关注的15个任务评测）中，DeepSeek等头部模型展现出强者恒强的态势，其中DeepSeek-Reasoner的评分超过了GPT-5.2等闭源模型。从2026年上半年开始，由于DeepSeek的高关注度，推理模型正式成为AI厂商竞争的焦点，同时也推动了RL范式在行业内的广泛讨论。[reference:29]DeepSeek的开源政策鼓励开发者本地部署私有化模型，打破了大型闭源模型的垄断。其蒸馏版模型将高性能和多模态推理嵌入更节省资源的8B参数小模型，在推理基准上媲美235B模型，这给广大个人开发者带来了福音。[reference:30]

DeepSeek在强化学习路径的探索中已走在前沿，R1采用纯RL的训练方法，使推理能力提升而不需要大规模监督微调。这让行业看到模型的下一阶段应该是推理时即服务的范式进化。[reference:31]

主要功能

1. 深度长链条推理（R1模型）：R1是DeepSeek的AI推理主力，使用强化学习来训练，生成显性的中间思考过程（Thinking Trace），最后输出最终答案。这被视为与OpenAI o1并驾齐驱的多步推理引擎。[reference:32]

2. 数学与编程能力突出：R1在AIME竞赛中超越人类平均水平，在Codeforces编程竞赛中展现超强的问题解决能力。[reference:33]

3. 开源生态与本地部署（V3/R1）：支持面向学术与商业的开源授权，开发者可以在本地裸金属或云端GPU运行，并自由微调或蒸馏出更小且保留推理能力的变种模型。

4. 联网搜索与长上下文支持：DeepSeek Web和App端支持通过联网检索最新信息，支持百万级别的长上下文会话，在处理中文复杂任务时尤其高效。

5. 语音输入与文件上传（App）：DeepSeek的移动应用支持语音数据输入，以及上传多种文档文件进行上下文智能解析。

6. 开源商业价值：企业可以基于DeepSeek权重构建计费、客服、数据分析等垂直场景微调模型，无需依赖巨头API。

使用场景

数学、编程与高端科研场景的首选推理模型。R1在大量竞赛题、数理逻辑和分析中表现突出，是少数能达到人类专家水平的模型。AI学术研究者与企业降低成本。学术机构利用开源模型进行内部实验；中小企业在预算有限的情况下使用DeepSeek完成编码和数据挖掘任务。长文档中文分析与写作。对中国文化、政策及公文等语境的理解，DeepSeek表现出更自然和精准的习惯能力。AI推理教育的探索用例。教学机构将DeepSeek R1作为教学AI，引导学习者分析逻辑与逐步推理。云端私有化部署项目。需要严格数据合规的企业，可以低成本部署R1（或蒸馏版）到内部集群，实现不使用外部API的AI化改造。

工具的问题

国际化影响力有限：虽然其技术能力在顶尖层次，但DeepSeek的国际范围内用户认知度（尤其是英文市场）还远不及ChatGPT和Gemini。提示词的敏感性和模式化：Few-shot prompting这样的提示工程In-Context示例反而会降低R1的有效性，用户需要习惯R1特有的交互范式。[reference:34]多模态能力的缺失：DeepSeek模型基于纯文本训练，无法理解图像、视频等，这在多模态任务盛行的2026年是一个显著短板。高并发调用资源限制：DeepSeek App和Web免费服务在高峰期可能有等待和排队，私有化部署虽然易用但对硬件资源仍有一定门槛。监管和合规性：由于模型开源和中国的监管环境，部分海外公司基于地缘政治因素的合规审查可能会谨慎采纳DeepSeek模型。