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“價(jià)格屠夫”DeepSeek的理想主義:開(kāi)源、降本與AI普惠

摘要:DeepSeek證明了,在“大力出奇跡”的Scaling Law之外,AI大模型或許還有另一條制勝之道、一種“DeepSeek Law”?!癉eepSeek目標是實(shí)現AGI,而不僅僅是短期的商業(yè)化?!眲?chuàng )始人梁文鋒表示,降價(jià)并非為了搶用戶(hù),而是基于成本下降和對普惠AI的追求。

  一天內登頂中美App Store免費榜、火到兩天崩潰兩次、Meta開(kāi)設四個(gè)作戰室研究,連日來(lái),DeepSeek猶如一顆 “東方核彈”,引爆了全球AI圈。

  DeepSeek這次引發(fā)全球震動(dòng)的根源之一,就是其最新發(fā)布的開(kāi)源模型DeepSeek-R1。據公司介紹,在數學(xué)、代碼、自然語(yǔ)言推理等任務(wù)上,DeepSeek-R1性能比肩已經(jīng)能OpenAI o1正式版,并采用MIT許可協(xié)議,支持免費商用、任意修改和衍生開(kāi)發(fā)等。

  可以說(shuō),DeepSeek和它的大模型證明了,在“大力出奇跡”的Scaling Law之外,AI大模型或許還有另一條制勝之道、一種“DeepSeek Law”:調整改變大模型的基礎結構+有效利用有限資源。

▌“一份給全球的開(kāi)源大禮”

  DeepSeek的很多選擇都和國內的大模型創(chuàng )業(yè)公司不同,比如堅定選擇開(kāi)源路線(xiàn),將代碼、模型權重和訓練日志全部公開(kāi),DeepSeek-R1自然也不例外。

  對于DeepSeek-R1,多位AI行業(yè)大佬都不乏溢美之詞。

  “DeepSeek-R1是我見(jiàn)過(guò)最令人驚嘆、最讓人印象深刻的突破之一,而且它還是開(kāi)源的,可以說(shuō)是一份給全球的大禮?!表敿夛L(fēng)投之一A16Z創(chuàng )始人Marc Andreesen如此形容這個(gè)模型。

  “我們生活在這樣一個(gè)時(shí)代,一家非美國公司正在讓OpenAI的初衷得以延續,即做真正開(kāi)放、為所有人賦能的前沿研究?!庇ミ_高級研究科學(xué)家Jim Fan表示,DeepSeek-R1可能是第一個(gè)展示了RL(強化學(xué)習)飛輪可發(fā)揮作用,且能帶來(lái)持續增長(cháng)的OSS(開(kāi)源軟件)項目。

  Meta首席科學(xué)家楊立昆(Yann Lecun)則表示, “開(kāi)源模型正在超越專(zhuān)有模型。DeepSeek從開(kāi)放研究和開(kāi)源中獲益匪淺。他們提出了新的想法,并基于其他人的工作進(jìn)行創(chuàng )新。由于他們的工作是公開(kāi)和開(kāi)源的,所有人都能從中獲益。這就是開(kāi)源研究和開(kāi)源技術(shù)的力量?!?

  隨之而來(lái)的,是全球范圍內AI技術(shù)人員們掀起的“DeepSeek復現熱潮”:

  比如UC伯克利博士生潘家怡和兩位研究人員,就在游戲CountDown中復現了DeepSeek R1-Zero。團隊驗證了通過(guò)RL,3B的基礎語(yǔ)言模型也能夠自我驗證和搜索,成果出色。更重要的是,這項復現成本僅僅不到30美元。

  全球最大開(kāi)源平臺HuggingFace團隊,也已官宣復刻DeepSeek R1所有pipeline。復刻完成后,所有的訓練數據、訓練腳本等等,將全部開(kāi)源。

  “在顛覆性的技術(shù)面前,閉源形成的護城河是短暫的。即使OpenAI閉源,也無(wú)法阻止被別人趕超?!盌eepSeek創(chuàng )始人梁文鋒曾這樣解釋選擇開(kāi)源的原因,“開(kāi)源,發(fā)論文,其實(shí)并沒(méi)有失去什么。對于技術(shù)人員來(lái)說(shuō),被follow是很有成就感的事。開(kāi)源更像一個(gè)文化行為,而非商業(yè)行為……我們不會(huì )閉源。我們認為先有一個(gè)強大的技術(shù)生態(tài)更重要?!?/strong>

  ▌技術(shù)降本造就“AI價(jià)格屠夫”

  談到DeepSeek大模型,另一個(gè)被常常提到的形容詞,應該是“物美價(jià)廉”。

  最新面世的這一DeepSeek-R1,API服務(wù)定價(jià)為每百萬(wàn)輸入tokens 1元(緩存命中)/4元(緩存未命中),每百萬(wàn)輸出tokens 16元,輸出API價(jià)格僅僅只有OpenAI o1的3%。

  這不是DeepSeek第一次舉起“價(jià)格屠刀”。

  在去年5月,DeepSeek已經(jīng)帶著(zhù)開(kāi)源第二代MoE大模型DeepSeek-V2,頂著(zhù)“價(jià)格屠夫”、“AI界拼多多”的稱(chēng)號一炮而紅——性能比肩GPT-4,但定價(jià)上每百萬(wàn)token輸入1元、輸出2元(32K上下文),僅是GPT-4的近百分之一水平。

  在這之后,字節跳動(dòng)、百度、騰訊、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)紛紛按捺不住,紛紛官宣大模型降價(jià),由此打響了國內大模型價(jià)格戰。

  低價(jià)背后,還是離不開(kāi)“技術(shù)炫技”帶來(lái)的降本。

  一個(gè)多月前DeepSeek-V3就曾引發(fā)業(yè)內高度關(guān)注,關(guān)鍵原因之一就是預訓練成本之低——這個(gè)參數量高達671B的大模型,在預訓練階段僅使用2048塊GPU訓練了2個(gè)月,且只花費557.6萬(wàn)美元。與此同時(shí),DeepSeek-V3相比其他前沿大模型,性能卻足以比肩乃至更優(yōu)。

  在這背后,DeepSeek-V3采用了用于高效推理的多頭潛在注意力(MLA)和用于經(jīng)濟訓練的DeepSeekMoE。研發(fā)團隊證明,多Token預測目標(Multi-Token Prediction,MTP)有利于提高模型性能,可以用于推理加速的推測解碼。后訓練方面,DeepSeek V3引入了一種創(chuàng )新方法,將推理能力從長(cháng)思維鏈模型(DeepSeek R1)中,蒸餾到標準模型上。這在顯著(zhù)提高推理性能的同時(shí),保持了DeepSeek V3的輸出風(fēng)格和長(cháng)度控制。

  ▌AI應用普及前奏

  “DeepSeek的目標是實(shí)現AGI,而不僅僅是短期的商業(yè)化?!?/strong>梁文鋒曾在采訪(fǎng)中如此強調。

  DeepSeek的降價(jià)并非為了搶用戶(hù),而是基于成本下降和對普惠AI的追求。他相信,隨著(zhù)經(jīng)濟的發(fā)展,中國也應該成為技術(shù)創(chuàng )新的貢獻者,而不僅僅是應用創(chuàng )新的跟隨者。

  站在當下時(shí)點(diǎn),AI應用滲透率仍然較低,產(chǎn)業(yè)仍在早期。中信證券指出,DeepSeek模型相比GPT4模型更小的參數量也意味著(zhù)更低的推理成本,推理成本的降低,將是AI應用普及的前奏,正如4G提速降費給我國移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)提供了助力。

  其進(jìn)一步表示,豆包pro、DeepSeek-v3等國產(chǎn)模型連續發(fā)布。模型能力上,國產(chǎn)模型在文本和知識能力上接近GPT-4、Claude、Llama等海外前沿模型水平,多模態(tài)能力逐步完備,邏輯和代碼能力在非o1技術(shù)路線(xiàn)下達到可用水平。價(jià)格上,國產(chǎn)模型API百萬(wàn)tokens輸出普遍定價(jià)10元以?xún)?,是GPT-4o的1/3甚至更低。

  預計模型性?xún)r(jià)比持續提升下,國內AI應用依托豐富生態(tài)和成熟流量,有望加速在各領(lǐng)域落地。其中,Agent模式有望以更長(cháng)的任務(wù)流程、更好的場(chǎng)景理解、更高的自主能力,成為所有互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)的數字助手,在企業(yè)管理、教育、辦公、金融等領(lǐng)域展現應用價(jià)值。

  值得一提的是,有消息稱(chēng)Meta生成AI小組和基礎設施團隊已開(kāi)設四個(gè)作戰室,學(xué)習DeepSeek工作原理。其中兩個(gè)動(dòng)員起來(lái)的小組正在試圖了解High-Flyer如何降低訓練和運行DeepSeek的成本。第三個(gè)Meta研究小組正在試圖弄清楚High-Flyer可能使用哪些數據來(lái)訓練其模型。第四作戰室正在考慮基于DeepSeek模型屬性重構Meta模型的新技術(shù)——

  這或許也意味著(zhù),站在巨人肩膀上的DeepSeek,成為了有望托舉更多人的巨人。

內容來(lái)自:財聯(lián)社
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