2024年歲末，DeepSeek-V3大模型發布，迅速成為全球人工智慧（AI）領域的焦點，刷屏科技圈，很多人化身“自來水”，在各大社交媒體、科技論壇上發帖討論，不吝之詞。在全球範圍內的行業基準測試中，DeepSeek-V3達到與Llama 3（開源大模型標桿，由扎克伯格的Meta公司開發）、GPT-4o（OpenAI大模型）相當的水平，闖入了多個AI大模型排行榜單前列。

聊天機器人競技場（Chatbot Arena）最新數據顯示，DeepSeek-V3位列開源模型榜第一，在全模型榜單中排名第七，也是中國模型中排名最高的。更令人詬異的是，DeepSeek-V3模型訓練所消耗的算力，只有Llama的1/11。

DeepSeek-V3轟動AI圈，背後的中國公司深度求索（DeepSeek）也「浮出水面」。矽谷同行稱其為“東方神秘力量”，對DeepSeek團隊表現出濃厚的興趣。而在國內，「雷軍千萬年薪挖角DeepSeek研究員羅福莉」的話題也上了社群平台熱搜。

不管是AI圈，還是“吃瓜群眾”，都在好奇，DeepSeek-V3大模型的背後，到底是一支什麼樣的團隊？

走出校園不久的年輕人

2024年12月底，有媒體報道，雷軍以千萬年薪招攬一名「天才AI少女」來領導小米的AI大模型團隊。這位95後「少女」名叫羅福莉，過去兩年任職於DeepSeek團隊，曾參與DeepSeek大模型的關鍵研發。

羅福莉在北京大學攻讀計算語言學碩士期間，曾因在ACL（國際計算語言學協會）學術會議上發表多篇論文而受到關注。畢業後，她進入阿里巴巴達摩院，從事預訓練語言模式相關的工作。 2022年加入深度求索母公司幻方量化，之後成為DeepSeek大模型專案成員。

DeepSeek-v3的出現，讓很多人以為，DeepSeek團隊必然有「大牛」坐鎮。但羅福莉走紅卻讓外界發現，真正的「大牛」是那些像她一樣的年輕人。

▲羅福莉圖/羅福莉個人公眾號

2023年5月，DeepSeek-V2發布，相比於國內外主流大模型，大幅減少了計算量和推理顯存，一問世就備受關注。做出這項突破性創新的，是年輕的高華佐和曾旺丁等人。

兩人都剛從學校出來沒幾年。高華佐來自廣東，2012年在華南師範大學附屬中學就讀時，曾獲第29屆全國中學生物理競賽一等獎，並於次年保送至北京大學物理學院學習。曾旺丁來自湖南省新化縣，2017年至2023年就讀於北京郵電大學人工智慧學院，碩士期間主要學習人工智慧方向，導師為張洪剛，2018年曾獲全國大學生數學競賽（非數學類）二等獎。

DeepSeek大模型的另一個重大突破，是透過一種名為GRPO的演算法，創新訓練方法，大大降低了成本。其中的主角，依然是這些看似缺乏經驗的年輕人。

核心成員之一邵智宏先前是清華大學互動人工智慧（CoAI）主題組博士生，主要研究自然語言處理、深度學習，對建構穩健且可擴展的AI系統有著獨特見解。他曾服務微軟研究院，加入DeepSeek團隊之後，參與了多個重要專案的研發，包括DeepSeek-Math、DeepSeek-Prover和DeepSeek-Coder-v2等。

GRPO演算法創新的另一重要貢獻者是朱琪豪。這位北京大學計算機學院2024屆的博士畢業生，專注於深度代碼學習研究。在校期間，他展現了驚人的學術能力，發表CCF（中國計算機學會）-A類論文16篇，獲得了軟體工程領域頂級會議（ESEC/FSE）傑出論文獎。他的博士論文《語言定義感知的深度代碼學習技術及應用》入選了2024CCF軟體工程專業委員會博士學位論文激勵計劃。他在DeepSeek團隊最重要的工作，正是基於自己的博士論文，主導開發DeepSeek大模型的一個關鍵專案。

他的同學代達勱則在更早的時候加入這個團隊，參與了DeepSeek大模型從V1到V3每一代的研發，已經是元老級研發人員，也在學生時代獲得多項論文獎。

▲朱琪豪圖/北京大學電腦學院公眾號

▲代達勱圖/北京大學電腦學院公眾號

負責DeepSeek大模型訓練及推理基礎架構的，是同樣剛畢業的工程師趙成鋼。在加入DeepSeek之前，他曾在英偉達公司實習。趙成鋼在學生時代就取得令人羨慕的成績。在河北衡水中學就讀時，他是資訊學競賽班成員，2016年獲得全國青少年資訊學奧林匹克競賽銀牌。在清華大學讀大二時，他成為學生超算團隊正式成員，三度獲得世界大學生超算競賽冠軍。

DeepSeek團隊規模並不大，不到140人，工程師和研發人員幾乎都來自清華大學、北京大學、中山大學、北京郵電大學等國內頂尖高校，鮮有“海歸”，而且工作時間都不長，不少還是在讀博士。即便是團隊的管理者，也非常年輕。

吳俁是DeepSeek後訓練團隊的負責人，在進入深度求索之前，只有4年工作經驗。他曾在微軟亞洲研究院工作，參與了小冰（AI聊天機器人）和必應百科計畫。他是北京航空航天大學計算機學院2019屆博士。

「我們的核心技術職位，基本上以應屆和畢業一兩年的人為主。」深度求索創始人梁文鋒此前向媒體表示，做一件長期的事，經驗其實沒那麼重要，相比之下基礎能力、創造性和熱愛等更重要。因此，在組成DeepSeek團隊時，他招人的原則是「看能力，而不是看經驗」。他認為，或許目前世界排名前50的頂尖AI人才還不在中國，“但我們能自己打造這樣的人。”

而這些一邊搞研發一邊寫論文的年輕人，也一次又一次帶給他驚喜。

便宜的大模型

DeepSeek大模型發布之後，便如同一頭年輕的野獸，衝入公眾視野，攪動整個AI圈。

2024年5月，Deepseek-V2推出後，不僅一鳴驚人，還掀起了一場AI大模型價格戰。這款開源模型的推理成本僅為每百萬Token（詞元，語言模型中用數字來表示單字的最小語意單位，一個漢字約等於兩個字元）1元人民幣，只有Llama 3的1/7 ，GPT-4 Turbo（OpenAI最新的語言模型）的1/70。

面對如此巨大的成本差，國內主流大模型不得不「忍痛」降價，包括騰訊、百度、阿里巴巴、字節跳動等公司相繼更新了價格。僅僅半年之後，Deepseek-V3模型發布，輸入價格降至0.5元/百萬Token，又推動了新一輪的國產大模型降價潮。 2024年12月，位元組跳動下調旗下豆包視覺理解模型輸入價格，相較於業界平均降低85%。

DeepSeek因此有“價格屠夫”之稱，也有人稱之為“AI界的拼多多”，甚至DeepSeek聊天機器人也用這一稱呼描述自己。

然而，與一些廠商依賴「燒錢」補貼維持低價不同，DeepSeek大模型雖然更便宜，但仍有利潤。 「我們只是按照自己的步調來做事，然後核算成本定價。」梁文鋒稱，DeepSeek不小心成了一條「鯰魚」。

Deepseek大模型的「便宜」源自於技術的突破。深度求索公佈的資訊顯示，DeepSeek-V3模型全程訓練只花了不到280萬個GPU小時（圖形處理器使用時間），而Meta公司的Llama 3 405B模型訓練時長是3080萬GPU小時。

訓練效率的大幅提升，來自於DeepSeek團隊在模型架構和訓練方法上的創新。

2024年，高華佐和曾旺丁等人在Transformer架構（一種採用「注意力機制」的深度學習模型，2017年由Google推出後，成為各類AI大模型的首選架構）的基礎上，用新的MLA（多頭潛在註意力機制）取代了傳統的多頭注意力機制，壓縮數據，把推理顯存降至此前常用MHA架構的5%-13%；還借助自研的DeepSeekMoE結構，在保持性能的前提下，極大減少了計算量。這種架構層面的創新，在國內大模型公司極為罕見。

同時，DeepSeek利用演算法，把資料進行總結和分類，經過選擇性處理之後，輸送給大模型，提高了訓練效率。而先前如OpenAI的訓練方法則是“大水漫灌式”，拿海量資料餵，需消耗更多資源。這種訓練方法的創新，也降低了DeepSeek的成本。

深度求索官方資訊顯示，DeepSeek-V3大模型訓練僅耗時不到兩個月，花費了557.6萬美元和2048塊GPU（圖形處理器）。而史丹佛大學HAI研究院發布的《2024年人工智慧指數報告》預估，OpenAI的GPT-4模型訓練成本約為7,800萬美元，GPT-4o則為1億美元；GoogleGemini Ultra的運算成本為1.91億美元。 Meta於2024年7月發布的開源模型Llama3.1-405B，則消耗了1.6萬塊GPU用於訓練。

DeepSeek-V3的出現，實現了高性能與低成本的平衡，為大模型發展提供了新的可能性。 「未來或許不需要超大規模的GPU叢集了。」OpenAI創始成員Andrej Karpathy表示。

也有學術專家認為不宜過高評價DeepSeek-V3的創新，因為其成功更多得益於整合前人已有的技術，缺乏底層原理的創新。

站在「巨人」的肩膀上，DeepSeek團隊也樂意將自己的創新分享給更多人。 DeepSeek-V3上線時，深度求索也同步開放原始碼，並發布了53頁論文，將模型的關鍵技術和訓練細節全部分享給外界。

在新科技浪潮中成為創新貢獻者

2023年5月，梁文鋒成立了新公司「深度求索」。他對外宣布，要做「真正人類等級的人工智慧」。在此之前，他是私募基金「幻方量化」的創辦人。

那時候，網路上有傳聞稱，中國持有高性能GPU最多的機構不是人工智慧公司，而是一家量化私募。根據《財經》報道，2023年，中國擁有1萬張以上GPU的企業不超過5家，只有幻方量化不是科技「大廠」。

這顛覆了許多人的想法。跟錢打交道的基金經理，為什麼如此執著於人工智慧？

1980年代，梁文鋒出生於廣東一座五線城市。他的父親是一位小學老師，那個時候，常有家長跑到他家，表示“讀書沒用”，不想讓孩子繼續念書，因為覺得廣東充滿了賺錢的機會。但受父親的影響，梁文鋒對知識一直充滿渴望。

在浙江大學攻讀資訊與電子工程學本科和碩士時，他對人工智慧產生了濃厚的興趣，篤信「人工智慧一定會改變世界」。 2008年畢業後，他和朋友一起做量化投資，嘗試透過數學模型，用電腦程式進行交易。

持續多年在量化投資領域的探索，讓他對科技驅動創新越發有了信心。 2015年，他與校友徐進成立「幻方量化」。後者是浙江大學信號與資訊處理博士，曾任職於華為技術有限公司上海研究所。他們買了不少GPU，打造研究室，開始嘗試用AI技術建構投資策略。這幫助幻方量化在4年時間成長為管理資金規模過百億的私募公司。

2019年，他們成立了AI公司，投資超過10億元，先後研發了AI超級電腦「螢火一號」和「螢火二號」。其中，「螢火二號」搭載了約1萬張英偉達A100顯示卡，算力超過72萬台個人電腦。借助AI超級計算機，幻方量化管理的資產在2021年突破1,000億元。

2022年底，ChatGPT的橫空出世讓已經累積多年的梁文峰下定決心做通用人工智慧。 「我們建了一個名為深度求索的新公司，從語言大模型開始，後邊也會有視覺等。」實際上，OpenAI公開論文和程式碼後，國內外出現了許多大模型公司。梁文峰認為，未來20年，大廠和新創公司都有機會。

不過，直到第三代大模型發布，DeepSeek團隊仍然沒有上線相應的應用，尚未全面考慮商業化，而且與多數國產大模型不同，他們選擇了開源路線。

梁文峰向媒體透露，他和團隊的目標不是做一個應用，而是進行基礎研究，只負責基礎模型和前沿的創新。

在網路時代，很多人都會有一種慣性思維，認為歐美科技圈擅長從0到1的技術創新，而中國人更習慣從1到N，在應用層面發力。 「很多中國公司習慣follow（跟隨）而不是創新。」梁文峰認為，過去30年，這些企業更強調賺錢，忽略了創新。

他相信中國AI不會“永遠處於跟隨的位置”，希望深度求索以創新貢獻者的身份加入新的技術浪潮之中。 「創新首先需要自信。」他說。