先说一个核心判断：中国公司 DeepSeek 开源了最强推理模型 R1，这件事正儿八经地震惊了欧美同行。这是国产模型突破中最值得关注的一步，没有之一。

1月20日晚，DeepSeek（深度求索）正式发布了推理模型 DeepSeek-R1 的正式版，不仅同步开源了模型权重，甚至允许用户利用模型输出、通过模型蒸馏等方式训练其他模型。网友的评价很直接：这，才是真正的 OpenAI。能力相当于一个月 200 美元的 ChatGPT o1 版本，却完全免费。

不止如此，一同公开的还有那份详细的技术报告——训练 R1 时踩过的坑、做过的事，通通摆上台面，只为铺平通往 AGI 的路。

英伟达高级研究科学家 Jim Fan 在读过报告后给出了一个值得反复琢磨的解读：「我们生活在这样一个时代：由非美国公司保持 OpenAI 最初的使命——做真正开放的前沿研究、为所有人赋能。这似乎讲不通，但戏剧性的往往最有可能发生。DeepSeek-R1 不仅开源了大量模型，还泄露了所有训练秘密。他们可能是第一个显示 RL（强化学习）飞轮发挥主要作用、持续增长的 OSS 项目。影响可以通过『内部实现了 ASI』或『草莓计划』等神话名称来实现。也可以通过简单地转储原始算法和 matplotlib 学习曲线来产生影响。」

01 DeepSeek-R1：实力派选择「秀肌肉」

这次发布，摆明了就是：有实力，所以明晃晃地秀肌肉。

首先，它不整期货那一套，而是「发布即上线」。现在，你就能在 DeepSeek 官网与 App 上体验最新的推理模型 DeepSeek-R1，随便用，免费。登录后打开「深度思考」模式，即可调用最新版 R1 完成各类推理任务。

DeepSeek-R1 也同步上线了 API，对用户开放思维链输出，通过设置 model='deepseek-reasoner' 即可调用。值得关注的是其 API 服务定价：每百万输入 tokens 1 元（缓存命中）/ 4 元（缓存未命中），每百万输出 tokens 16 元。一目了然——输出 API 价格只有 OpenAI o1 的 3%。

低价本身就是一种技术实力的展示——从 AI 基础架构层面真正实现了成本优化。

第三波「秀肌肉」体现在开源开放。DeepSeek-R1 开源模型权重几乎选择了最开放的许可证和用户协议，开源 License 统一使用 MIT，产品协议明确可「模型蒸馏」，主打一个让大家多多基于它做二次开发、集成。DeepSeek 甚至主动示范了如何将 R1 作为教师模型来蒸馏出一个更小但仍有实力的模型——「通过 DeepSeek-R1 的输出，蒸馏了 6 个小模型开源给社区，其中 32B 和 70B 模型在多项能力上实现了对标 OpenAI o1-mini 的效果」。

模型开源选择不同的 License 背后其实大有学问。这直接体现不同模型厂商的开放程度，更折射出开源背后的目的和策略。像 Llama、Qwen、GPT-2 等模型不止开放权重，还开放了模型训练的源代码，为的是追求衍生模型的繁荣。而 DeepSeek-R1 选择只开放权重，但换成了标准化、宽松的 MIT License，更多是为了让更多开发者能直接用起来，感受 R1 的能力。

再来看看几大主流测试基准上的表现。「性能对齐 OpenAI-o1 正式版。DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。」

硅基流动联合创始人杨攀表示，不止模型能力和性能出色，最近两个模型（R1 和 V3）在训练技术和模型底层架构上都做了领先全球的创新，其论文开放程度也震惊了业界。在一并公开的技术报告中，DeepSeek 将训练技术全部公开，「旨在促进技术社区的充分交流与创新协作」。

开源社联合创始人林旅强此前曾指出，开源是最好的「秀技术肌肉」的方式。「有的开源模型只开源、不讲他是怎么做的，但合乎大家期待的开源模型是要搭配技术报告，等于是发 paper 了。模型本身是黑盒子，技术报告会说明一些东西。DeepSeek 很透明地把技术报告公开，虽然一定程度还是会捂着掖着，但已经是开得比较有态度。全球范围的学术派还是会认为，你把一个东西做出来再以开源的方式呈现，是有学术追求的。」

如果 DeepSeek 的目标是真正达到 AGI，就需要不断把踩过的坑、做过的事情开放出来，让大家少走弯路——开放才能让整个行业更快达到 AGI。

最后，随机看一些用户的实测评价：

02 DeepSeek，还有什么惊喜是我们不知道的？

尽管昨晚 DeepSeek-R1 的发布引发了「这才是 Open AI 吧」「东方的 OpenAI」等一片称赞，但 DeepSeek 的强项远不止于此。

早在 2024 年 11 月 20 日，DeepSeek 发布 DeepSeek-R1-Lite 预览版时，美国著名半导体与 AI 咨询机构 Semianalysis 创始人 Dylan Patel 就坐不住了，第一时间下场「提醒」大家：他们有 5 万张 H100 GPU！请不要以为他们只有 1 万张 A100！虽然众所周知的原因让这大概率不是事实，但足以反映 R1-Lite 的强悍给行业带来的紧张感。

一个月后，DeepSeek 上线并同步开源了媲美 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 的模型「DeepSeek-V3」，并附上了详实的技术报告。这一次，几乎惊动了整个硅谷 AI 圈。卡神（OpenAI 创始团队、前 Tesla AI 总监 Andrej Karpathy）、Alexandr Wang（Scale.ai 创始人）、田渊栋（Meta AI 科学家）、贾扬清（Lepton AI 创始人）……人均一句「难以置信」。就连 Sam Altman 都忍不住出来酸一句「复刻已经被验证过奏效的东西是容易的」。

随着模型性能逐渐走向全球第一梯队，DeepSeek 也迎来了新的发展契机。过去一年半，DeepSeek 专注于模型和研究，但从今年开始，着手做应用了。2025 年 1 月 15 日，DeepSeek 推出移动端 AI 助手「DeepSeek」App。目前看，App 与网页版功能一致，主要有两个功能：联网搜索和深度思考，主打一个简洁。聊天记录同步显示在手机端和网页端，尚未针对移动端进行特定功能的打磨，也没有市面上 AI 助手类 App 丰富、fancy 的功能——更像是一个能让你在手机上体验 DeepSeek 最新模型的入口。

一位投资人对此给出了可能的战略转向解读：「前期 DeepSeek 靠算力优势积累出了模型技术的领先度。后期要补数据，发 App 是补数据的手段之一。接入用户数据和场景，可以帮助其更好地进行模型能力的迭代和升级。」

随着 DeepSeek-R1 和其他模态、类型越来越好的模型问世，可以期待未来 DeepSeek 在比如代码模型/应用里有更激进的表现——惊喜，才刚刚开始。