DeepSeek由字节跳动孵化的独立团队创立。2024年正式成立，注册地址位于中国北京，法定代表人是在AI领域有深厚积累的专业技术人员。其营业范围广泛，涵盖人工智能研发技术、模型训练、技术咨询与服务等多个角度，致力于为不一样的行业提供先进的AI解决方案。
DeepSeek的开发团队实力强劲。团队创始人在AI领域拥有超过10年的经验，曾在国际知名科技公司主导多个重要的AI项目。主要成员毕业于清华大学、斯坦福大学等国内外顶尖院校，他们在机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域具备深厚的专业相关知识和丰富的实践经验。
2024年初，DeepSeek团队开始组建并启动研发工作。同年6月，发布了首个基础模型DeepSeek - Base，在多项自然语言处理任务中展现出良好的性能。10月，推出了升级版的DeepSeek - Pro，其在知识理解、推理能力等方面有显著提升。2025年初，DeepSeek - Ultra发布，逐步优化了模型的性能和效率，引起了行业的广泛关注。
DeepSeek 相比来说较低，通过优化算法和高效的计算架构，大幅度降低了训练成本
海外巨头模型（如GPT - 4等） 成本高昂，需要大量的计算资源和数据支持
DeepSeek以极低的成本做出了能比肩海外巨头的AI大模型，这使得更多的企业和开发者可使用和基于其模型进行二次开发，降低了AI应用的门槛。
DeepSeek模型在多个权威的自然语言处理基准测试中表现出色，如在GLUE、SuperGLUE等测试集上取得了与顶尖模型相媲美的成绩。在知识问答、文本生成、机器翻译等任务中，DeepSeek可提供高质量的输出，展现了其强大的技术实力。
DeepSeek将旗下的基础模型开源，这种开放态度吸引了大量的开发者参与。开发的人能自由地使用、修改和分享模型，加速了AI技术的创新和应用。同时，开源模式也促进了行业的交流与合作，推动了整个AI行业的发展。
DeepSeek低成本训练模型引发了行业内对成本统计口径的争议。传统的训练方式注重大规模的计算资源投入，而DeepSeek通过创新的方法降低了成本，这使得行业开始重新审视成本的计算方式。同时，它推动了行业从“训练军备竞赛”转向“推理效率革命”，促使企业更看重模型的推理效率和实际应用效果。
DeepSeek的开源模式对闭源模型的商业模式造成了冲击。闭源模型常常要用户支付高额的使用费，而开源模型提供了免费使用和定制的机会。闭源厂商为了应对竞争，可能会加强研发技术，提高模型的性能和安全性，或者推出灵活性更好的付费模式。
短期影响：DeepSeek的出现可能会在短期内减少对英伟达算力的需求。由于其低成本训练的特点，一些企业和开发者可能会选择使用相对较少的算力资源来训练和部署模型。
长期影响：从长久来看，随着AI产业的发展，对算力的需求仍然会增长。但DeepSeek的技术创新可能会促使英伟达等算力提供商一直在优化产品和服务，提高算力的性价比。英伟达可能会加大研发投入，推出更高效的计算芯片，以应对市场竞争。
OpenAI对DeepSeek提出了模型蒸馏技术的指控，认为其可能侵犯了知识产权。模型蒸馏技术是一种将大型模型的知识转移到小型模型的方法，其合法性在目前的法律框架下存在一定的争议。这也反映了AI行业在法律规范方面的不足，要进一步完善相关的法律和法规来保障创新和知识产权。
市场机会：DeepSeek的出现为科大讯飞带来了新的市场之间的竞争压力，但也促使其不停地改进革新和拓展市场。科大讯飞可以借鉴DeepSeek的技术和经验，开发出更具竞争力的产品和服务，开拓新的应用领域。
技术借鉴：科大讯飞能学习DeepSeek在模型训练和优化方面的技术，提升自身的技术水平。同时，双方也可以在研发技术、数据共享等方面开展合作，实现互利共赢。
业务影响：在语音识别、智能客服等业务领域，DeepSeek的竞争可能会导致科大讯飞的市场占有率受到一定的影响。但科大讯飞能够最终靠加强品牌建设、提升服务质量等方式来稳定市场地位。
金融行业：DeepSeek能够在一定程度上帮助金融公司实现智能化风险管理、客户服务自动化等。例如，通过对大量金融数据的分析和处理，为银行提供更准确的风险评估和信贷决策支持。
医疗行业：在医疗影像诊断、病历分析等方面，DeepSeek能大大的提升诊断的准确性和效率。医生可通过其技术快速分析患者的病历和影像资料，制定更合理的治疗方案。
汽车行业：DeepSeek能应用于无人驾驶、智能座舱等领域。通过对环境感知和决策算法
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