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# DeepSeek：盛名之下，其实难副？
在当下AI技术风起云涌的时代，DeepSeek宛如一颗耀眼的新星，吸引了无数目光，赞誉之声不绝于耳。然而，随着热度的攀升，一个问题也开始在人们心中悄然滋生：DeepSeek是不是被夸大了？

从技术实力来看，DeepSeek确实有着令人瞩目的表现。其背后的DeepSeek-V3及新近推出的DeepSeek-R1两款模型，成功实现了与OpenAI的4o和o1模型比肩的能力，而成本却仅为后者的十分之一左右。这就好比在一场赛车比赛中，DeepSeek驾驶着一辆性价比极高的赛车，与那些造价昂贵的顶级赛车并驾齐驱。它能达成如此成就，得益于自研的MLA架构和DeepSeek MOE架构。MLA架构对注意力算子的改造压缩了KV Cache大小，如同巧妙地优化了赛车的储物空间，在同样容量下可以存储更多关键数据，与DeepSeek-V3模型中FFN层的改造配合，打造出一个极为关键的稀疏MoE层，大幅降低了训练成本。同时，DeepSeek还解决了“非常大同时非常稀疏的MoE模型”使用的性能难题，成为公开MoE模型训练中第一个成功训练如此大MoE的企业，这无疑是在技术赛道上的一次重大超越。

实际应用体验也为DeepSeek的实力提供了有力佐证。美国《纽约时报》科技记者的体验报告显示，DeepSeek在解决复杂的数学、物理和推理问题时，速度是ChatGPT的两倍。就像一位思维敏捷的智者，面对难题总能快速给出答案。在计算机编程问题的回答上，它也能做到深入且迅速，与竞争对手不相上下。并且，当需要从网上抓取答案时，DeepSeek出现的“幻觉”（AI编造）似乎比ChatGPT更少，这表明它在信息获取和处理的准确性上有着较高的水准。在一些特定领域，比如电竞行业，DeepSeek针对LPL面临的困境所给出的建议，具有极高的可行性和前瞻性，精准地识别出问题症结并提出解决方案，为行业发展提供了新的思路。

然而，DeepSeek并非十全十美。在一些场景下，它的表现也暴露出一定的局限性。同样是《纽约时报》记者的体验发现，在创作诗歌和短篇小说、规划假期以及提供晚餐食谱等方面，DeepSeek的回答略显逊色。这就好比一位专业的数学家，在文学创作和生活琐事规划的领域，不如专业的作家和生活达人那般得心应手。它无法提供旧金山的天气情况，在分析PDF公司财务报表这样的文档时，处理能力也比Claude或ChatGPT差一些。这说明在信息的全面性和特定文档处理能力上，DeepSeek还有提升的空间。

再看网络上一些用户的反馈，虽然DeepSeek能对诸如“儿女什么时候结婚”“普通人如何在一年内赚100万”“高考如何报专业”等问题给出看似全面且详细的回答，但也有人质疑其观点很多是借鉴了已有的经验总结，比如有人认为它在高考报志愿问题上的回答是照搬张雪峰的内容。这就如同站在巨人肩膀上的攀登者，虽然能看得更远，但自身的创新能力也受到了质疑。

综合来看，DeepSeek确实具备强大的技术实力和应用能力，在诸多方面展现出了超越同类产品的优势，为AI领域的发展注入了新的活力。然而，如同任何一项技术一样，它并非完美无缺，在一些特定场景和功能上还存在不足，被质疑借鉴他人观点也说明其在创新性上可能需要进一步提升。所以，说DeepSeek被夸大，有失偏颇；但完全忽视其存在的问题，也不够客观。我们应该以理性的态度看待DeepSeek，既认可它取得的成就，也关注其发展中的不足，期待它在未来能不断完善，为我们带来更多的惊喜。