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声明:本文内容均引用权威资料结合个人观点进行撰写，文未已标注文献来源及截图，请知悉

DeepSeek的表现无疑成为了AI领域的焦点。其卓越的产品性能和明显的训练成本优势，加之广泛的开源策略，共同推动DeepSeek走向彻底爆发的道路。

在性能方面，DeepSeek-V3展现出了出色的技术能力。在知识类任务上，它已接近Claude-3.5-Sonnet-1022的水平，代码能力稍胜一筹，同时在数学能力上更是领先其他开闭源模型，包括Llama3.1 405B-Inst、GPT-4o 0513、Qwen2.5 72B-Inst等。

此外，DeepSeek-R1在数学、代码、自然语言推理等任务上，与OpenAI-o1-1217基本持平，更在AIME 2024、MATH-500、SWE-Bench Verified三项测试集上以微弱优势取胜，彰显了其模型效果的卓越。

值得一提的是，DeepSeek的训练成本优势尤为明显。DeepSeek-V3模型的总训练成本仅为557.6万美元，完整训练消耗278.8万个GPU小时，几乎是同等性能水平模型训练所需的十分之一。

同时，DeepSeek-R1的查询成本也极低，每百万个token的查询成本仅为0.14美元，相比OpenAI的7.50美元，便宜了98%。

DeepSeek的开源策略更是影响深远。DeepSeek-R1同步开源模型权重及DeepSeek-R1-Zero，为相关后续研究提供了坚实的基础。

HuggingFace的“Open R1”项目在开源首日即获得1.9k星标，可见其技术的广泛传播。

这一策略不仅降低了技术门槛，还吸引了大量人才和资源，形成了强大的生态虹吸效应，推动中国AI技术在全球范围内广泛传播和应用。

DeepSeek的爆发也引发了市场和行业的强烈反响。DeepSeek AI智能助手在1月27日同时冲上中美iOS免费应用排行榜第一，成为中国应用首次达成这一成绩的案例。同时，相关词条也挤入微博热搜，进一步提升了其知名度。

此外，DeepSeek的系列动作也让Meta的生成式AI团队陷入恐慌，扎克伯格甚至呼吁美国政府加紧封锁。英伟达股价也因DeepSeek R1的成功而受到影响，可见其在行业内的震撼力。

总的来说，DeepSeek的彻底爆发不仅体现在其卓越的产品性能和明显的训练成本优势上，更在于其广泛的开源策略和强大的市场与行业影响力。

未来，DeepSeek将继续引领AI新潮流，推动AI技术的不断创新和发展。