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最近DeepSeek公司比较火，美国的一把山林大火，几个星期烧掉了加州2500亿美元。而DeepSeek横空出世，纳斯达克大跌3%，瞬间烧掉了5000多亿。什么概念？如果把这5000多亿换成百元美刀，用飞机来运到焚烧厂去烧，需要87架满载的空客380。
1月27日，DeepSeek应用登顶苹果美国地区应用商店免费APP下载排行榜，在美区下载榜上超越了ChatGPT。
同日，苹果中国区应用商店免费榜显示，DeepSeek成为中国区第一。
01-DeepSeek公司简介
DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年7月17日，是一家创新型科技公司，专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。
在团队配置上， DeepSeek团队只有139名研发人员，相比OpenAI拥有1200名研究人员，团队规模是DeepSeek的近乎9倍之多。
算子、推理框架、多模态等研发工程师以及深度学习方面的研究人员共有约70人。比如前段时间的热门话题“雷军千万年薪挖95后天才AI少女”，这位“95后AI天才少女”罗福莉，就是DeepSeek开源大模型DeepSeek-V2的关键开发者之一。
其核心人员有以下几位。
•梁文锋：DeepSeek的创始人，浙江大学信息与通信工程专业的硕士。
• 高华佐：MLA架构的关键贡献者，毕业于北大物理系。
• 曾旺丁：MLA架构的关键贡献者，来自北邮，其研究生导师是北邮人工智能与网络搜索教研中心主任张洪刚。
• 邵智宏：清华大学交互式人工智能（CoAI）课题组博士生，主要研究自然语言处理、深度学习，对构建稳健且可扩展的AI系统有着独特见解。
• 朱琪豪：北京大学计算机学院2024届的博士毕业生，专注于深度代码学习研究，是GRPO算法创新的另一重要贡献者。
• 代达劢：北京大学计算机学院2024年博士毕业生，师从穗志方教授。
• 赵成钢：负责DeepSeek大模型训练及推理基础架构的工程师，加入DeepSeek之前，曾在英伟达公司实习。
• Peiyi Wang：北大博士生，参与了DeepSeek-Math项目。
• 王炳宣：清华博士生。
• 吴作凡：中山大学博士生。
• 任之洲：中山大学博士生。
• 周雨杨：中山大学博士生。
• 罗翔煜：中山大学博士生。
02-梁文锋何许人也？
低调的梁文锋是个80后，出生在广东的一个五线城市，父亲是一名小学老师。他毕业于浙江大学，主修软件工程，人工智能方向。
17岁时，梁文锋考入浙大，读的是电子工程系人工智能方向，毕业后在浙大攻读硕士研究生，论文题目是《基于低成本PTZ摄像机的目标跟踪算法研究》。
2015年，30岁的梁文锋和朋友一起创办了杭州幻方科技有限公司，立志成为世界顶级的量化对冲基金。2016年10月，幻方量化推出第一个AI模型，第一份由深度学习生成的交易仓位上线执行。到2017年底，几乎所有的量化策略都采用AI模型计算。
2023年5月，38岁的梁文锋宣布做通用人工智能（AGI）。7月，他正式创办杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，就是DeepSeek公司，专注于AI大模型的研究和开发，公司设在杭州。
从公开的工作经历和职业生涯来看，梁文锋在量化投资和高性能计算领域具有深厚的背景和丰富的经验，创业范畴横跨金融和人工智能领域。
03-DeepSeek发展进程
2023年7月：DeepSeek成立，总部位于杭州。
2023年11月2日：发布首个开源代码大模型DeepSeek Coder，支持多种编程语言的代码生成、调试和数据分析任务。
2023年11月29日：推出参数规模达670亿的通用大模型DeepSeek LLM，包括7B和67B的base及chat版本。
2024年5月7日：发布第二代开源混合专家(MoE)模型DeepSeek-V2，总参数达2360亿，推理成本降至每百万token仅1元人民币。
2024年12月26日：发布DeepSeek-V3，总参数达6710亿，采用创新的MoE架构和FP8混合精度训练，训练成本仅为557.6万美元。
2025年1月20日：发布新一代推理模型DeepSeek-R1，性能与OpenAI的GPT-4o持平，并开源。
2025年1月26日：DeepSeek登顶美区App Store免费榜第六，超越Google Gemini和Microsoft Copilot等产品。
1月27日，DeepSeek应用登顶苹果美国地区应用商店免费APP下载排行榜，在美区下载榜上超越了ChatGPT。
04-DeepSeek为啥能火？
在硅谷，DeepSeek很早就被称作“来自东方的神秘力量”，也是网上热议的“杭州六小龙”之一。
真正让DeepSeek火出圈的是2024年12月26日，这家公司宣布上线并同步开源的 DeepSeek-V3模型，并公布了长达53页的训练和技术细节。
它以1/11的算力、仅2000个GPU芯片训练出性能超越GPT-4o的大模型。其总训练成本只有557.6万美元，而GPT-4o的约为1亿美元，使用25000个GPU芯片。双方的成本至少是10倍的差距。
在性能上，DeepSeek-V3在数学、代码能力和中文知识问答方面还超过了ChatGPT-4o。
国外独立测评机构Artificial Analysis测试后，发出了“超越了迄今为止所有开源模型”的惊叹；Meta科学家田渊栋感慨：“这是非常伟大的工作。”
“性价比”是商业社会中的制胜法宝之一，DeepSeek也因创新的模型架构和史无前例的性价比被称为“大模型界的拼多多”，引发字节、阿里、百度等大厂的大模型价格大战。
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