一、综合类 1、DeepSeek 为什么爆火? 答：一是高性能与低成本的结合：DeepSeek 提供的服务既具备 强大的性能又极具性价比 ，吸引了大量用户和企业采用 。二是 DeepSeek 在底层技术优化与创新层面的突破，展示了国内虽然受到 非常多的算力封锁，在有限计算资源条件下，也能通过技术创新取得 卓越成果。三是对市场需求的精准把握，例如：AI 平民化、企业级 需求、内容生成热潮等。四是以开源吸引开发者，依托开源社区的“自 来水 ”传播，快速建立技术影响力。五是 DeepSeek 的团队成员全部 为本土年轻人才，团队研发人员仅 139 名。 2、DeepSeek 的市场热度及数据表现如何？ 答：DeepSeek 的用户增长数据和市场接受度表现出色，尤其是在非科技从业者中的普及情况也相当显著。根据SensorTower的数 据，DeepSeek应用上线后的前18天内获得了1600万次下载，几乎是ChatGPT同期（900万次）的两倍，已成功登顶140个国家的应用商店下载排行榜。在用户数量方面，DeepSeek应用上线5天日活就已超过ChatGPT上线同期日活，上线20天日活已突破2000万。 DeepSeek-R1跻身HuggingFace最受喜爱的模型前十名，下载量超100万次。微软、百度、华为、天翼等近10家云平台已宣布上线DeepSeek大模型。 3、DeepSeek 兴起过程中有哪些标志性事件？ 答：1 月20 日，DeepSeek发布开源大模型 R1，创始人参加国务院总理会议。1月26 日，DeepSeek应用登顶苹果应用商店（中国和美国地区）免费 APP下载榜，《黑神话：悟空》创始人微博推荐，OpenAI CEO认可其影响力，《纽约时报》称其可与 ChatGPT 媲美。1月27 日引发资本市场震动，英伟达股价重挫。1月28 日DeepSeek线上服务遭恶意攻击，美官员称其 “偷窃”并调查。1月29 日，国际顶刊Nature（自然）发文，惊叹DeepSeek-R1出色的高性能与低成本表现。 4、DeepSeek 近期面临哪些主要争议？ 答：一是知识产权与模型训练争议。OpenAI 指控DeepSeek通过“模型蒸馏”技术，不当使用其模型的输出来训练自身系统，涉嫌侵犯知识产权，微软作为OpenAI的技术合作伙伴介入调查。DeepSeek否认相关指控，坚称其模型为独立开发。二是数据隐私与合规性问题。意大利以用户数据可能存储在中国服务器为由，下架其应用。欧洲监管机构也要求其说明是否符合GDPR（通用数据保护条例）等隐私法规。此外，美国海军以国家安全为由禁止使用DeepSeek工具，多国政府启动安全审查。三是商标纠纷。美国公司DelsonGroup声称自2020年已使用“DeepSeek”商标，导致DeepSeek在美商标申请受阻。 5、DeepSeek-R1 明显的性价比优势对大模型应用意味着什么？ 答：意味着推理模型初步具备规模化应用的基础。R1 将每百万 token 的价格从 o1 的 60 美元降至 2.19 美元，近 30 倍的价格差 异让企业可以更自由地进行 AI 应用实验和创新。相较于普通用户需 要 200 美元订阅费方可随意使用 OpenAIo1，R1 让推理模型普及到大 多数人。可以说，规模化应用是科技企业最重要的创新价值。历史上 瓦特不是发明蒸汽机，而是让蒸汽机性能大幅提升，可以规模化应用， DeepSeek-R1 引起轰动也有类似原因。 6、DeepSeek-R1 是否预示着算力需求将要暴跌？ 答：恰恰相反，长期看 AI算力需求只会增长。近期由于受到“DeepSeek冲击”，英伟达公司股价单日下跌17%，市值一日内蒸发近6000亿美元，创历史单日最大市值损失。有人认为，低廉的训练成本预示着AI大模型对算力投入的需求将大幅下降，可能是英伟达股价大跌的主要原因之一。历史上，每一次蒸汽机的改进都加速了煤炭的消耗，因为煤炭利用的效率与经济性越高，都导致生产规模的扩大和煤炭需求的增长。大模型领域也将是如此，DeepSeek-R1虽然降低了训练成本，但也将推动AI大模型的规模化应用，这会进一步放大AI的各类算力需求。 7、DeepSeek 总体对全球AI 产业格局有什么影响？ 答：首先，打破技术垄断，DeepSeek作为AI领域的新势力，打破了美国科技巨头在AI领域的绝对领先地位。其通过优化算法和架构，降低了对高端硬件的依赖，这使得AI技术的开发不再局限于少数拥有庞大资源的公司，为全球AI行业树立了新的标杆。其次，它的开源策略为行业发展提供了强大的助力。通过开源模型和技术，DeepSeek让更多的研究人员和企业能够基于其成果进行进一步的研 究和开发，促进了技术的共享与创新，加速了 AI 技术的普及和应用。 再者，DeepSeek 的成功也为中国 AI 产业赢得了国际声誉，提升了 中国在全球 AI 领域的地位。 8、DeepSeek 的出现对中美科技竞争带来什么影响？ 答：DeepSeek 的出现引发了美国在 AI领域对中国的进一步限制措施，甚至推动了中美在 AI 领域的“脱钩”。一方面，美国试图通过立法手段遏制中国 AI 技术的发展。2025 年1 月，美国国会参议员乔什·霍利（JoshHawley）提出了一项名为《2025 年美国人工智能能力与中国脱钩法案》，该法案的核心内容包括禁止技术交流、限制人员合作、切断投资、刑事处罚等。这将进一步加剧中美在科技领域的竞争。另一方面，DeepSeek的成功也显示出中国在 AI领域的快速进步，这可能会促使中国在 AI 领域更加独立自主。未来，全球科技竞争将更加多元化，各国将更加注重在AI领域的战略布局和技术积累。 9、DeepSeek 的崛起对英伟达等硬件厂商带来什么影响？ 答：DeepSeek 的高效模型架构和训练方法，使其在训练和推理 过程中对 GPU 需求降低。这种效率提升引发了市场对未来是否需要 大规模采购英伟达高端 GPU 的质疑，导致英伟达股价短期内大跌。 同时，DeepSeek-R1 因其高性能并可以部署在华为昇腾等硬件上，这 也为 AI 硬件市场带来了更多的选择，进一步削弱了英伟达在 GPU 市场的垄断地位。此外，AMD 等公司迅速宣布对 DeepSeek R1 和 V3 模型提供支持，这表明 DeepSeek 的技术创新正在推动整个 AI 硬件 市场的竞争格局发生变化，促使硬件厂商不断提升产品性能和服务质 量，以适应新的市场需求。 10、DeepSeek 对数据标注行业会带来什么影响？ 答：DeepSeek 的崛起将可能对数据标注产业格局产生深远的影 响，不仅改变企业之间的竞争格局，还将促进产业生态的变革。一方 面，DeepSeek 通过创新的算法和训练策略（强化学习技术、数据蒸 馏技术），在一定程度上降低了对大规模标注数据的依赖，减少数据 标注需求。另一方面，DeepSeek 的技术原理为智能化标注工具的开 发提供了技术支持，将推动智能化标注工具的发展，提升标注效率和 质量，为数据标注技术的革新带来了新的契机。 二、公司类 11、DeepSeek 是一家什么样的公司？ 答：DeepSeek（深度求索）于 2023 年成立，总部位于中国杭州， 是一家专注于人工智能基础技术研究的科技公司，致力于探索AGI（通 用人工智能）的实现路径。 DeepSeek 核心价值观首先是强调创新驱动，从模型结构等基础 层面进行研究，走到技术的前沿，去推动整个生态发展。其次是秉持 普惠AI 的理念，通过降低大模型的API价格，推动AI技术的普及， 让更多人能够受益于人工智能。此外，DeepSeek 高度重视开源文化， 认为开源不仅能够促进技术的进步，还能为团队带来额外的荣誉和成 就感，形成公司的文化吸引力。 12、DeepSeek 创始人的背景如何？ 答：DeepSeek 创始人梁文锋1985年出生于广东省湛江市，毕业于浙江大学。自2008年起，他开始带领团队使用机器学习等技术探索全自动量化交易。2015年，成立了杭州幻方科技有限公司，通过数学和人工智能进行量化投资。他带领团队不断创新，推动了量化投资的 AI化，使幻方量化一度突破千亿级，成为中国量化私募四巨头之一。2023年5月，梁文锋成立了DeepSeek公司，专注于通用人工智能（AGI）的研究与开发。 13、DeepSeek 的人才战略是什么？ 答：DeepSeek 专注于招募中国本土人才，不过分看重候选人的 过往履历，在人才的选拔标准中呈现出几个明显的特点：一是注重人 才的热爱和好奇心。二是更看重能力而非经验。不但看重人才院校背 景，更关注其在竞赛中的表现，偏爱年轻、优秀的应届毕业生，团队 的核心技术岗位基本以应届和毕业一两年的人为主。三是 DeepSeek 的员工背景多元化，团队汇聚了来自物理、计算机、电子等多个领域 的优秀人才。这种选人标准使得团队汇聚了一批对AI技术充满热情、 富有创新精神的年轻人，他们带着不同的知识背景和思维方式，为团 队注入了多元的创新活力。 14、DeepSeek 的团队构成如何？ 答：DeepSeek 研发团队规模约 140 人，大多数来自北大、清华 等国内顶尖高校，以应届硕博毕业生和年轻研究员为主，本土化程度 非常高。团队成员不仅拥有深厚的学术背景，而且多次在国际顶会或 竞赛中取得了亮眼成绩。 根据领英网站检索样本发现，DeepSeek 员工 85%以上拥有硕士学 位，40%以上有博士学位。团队成员平均年龄约为 28 岁，90 后占比 超 75%，95 后员工占比 50%以上。同时 DeepSeek 的员工中也有相当 一部分具有交叉学科背景。 15、DeepSeek 的薪酬水平如何？ 答：DeepSeek 的薪资采用“一年14薪”的模式，即每位员工每年可获得14个月的薪资。DeepSeek的薪酬水平对标字节研发，甚至更高。在DeepSeek 曾挂出的职位中，大部分岗位的起薪在2万元以上，并且这些岗位几乎没有经验要求，都面向在校/应届生开放。年薪最高的职位是“深度学习研究员”，月薪水平为8-11万元，该职 位年薪最高可达税前154万元人民币。“资深UI设计师”及“深度 学习研发工程师”的薪资最高可到98万。DeepSeek还提供高薪实习机会，实习生的日薪为500-1000元。 16、DeepSeek 的组织管理和团队运作方式有什么特点？ 答：DeepSeek 的组织方式不同于传统公司。首先是扁平化管理， 团队内部按照目标组成小组，每个人负责自己擅长的部分，组内成员 之间没有固定分工和上下级关系；其次是，内部不进行赛马，避免内 耗和资源浪费；三是 DeepSeek 为研究人员提供了“不限 ”的算力支 持，让研究人员能够专注于技术本身，而不用担心资源的限制。 三、产品类 17、DeepSeek 有哪些主要产品？ 答：DeepSeek 目前主要的产品包括三大类：一是DeepSeekV3模型，基本上可以处理绝大多数种类的任务，多项评测成绩接近 GPT-4o。二是DeepSeek R1和DeepSeek R1 Zero推理模型，R1性能与 GPTo1 不相上下，在需要逻辑推理的任务上更擅长，比如写代码， 做数学题。同时R1的成本也会更高。三是Janus-Pro和JanusFlow 系列的多模态模型，其中Janus-Pro-7B能够根据文本提示生成图像，其性能与OpenAI的 DALL-E3 以及 StabilityAI的 StableDiffusion相当。 18、DeepSeek-V3 凭什么能比肩闭源？ 答：DeepSeek-V3 是一款强大的混合专家（MoE）语言模型，总参数达 671B，每个 token 激活 37B参数。为实现高效推理和低成本训练，它采用了Multi-headLatentAttention（MLA）和DeepSeekMoE 架构。在训练过程中，DeepSeek-V3 进行了大规模的预训练，使用了14.8 万亿多样且高质量的 token。之后，通过监督微调（SFT）和强化学习（RL）等阶段，充分发挥其性能优势。综合评估显示，DeepSeek-V3 在性能上超越了其他开源模型，与领先的闭源模型相当。更为重要的是，根据官方技术论文，DeepSeek-V3的总训练成本为557.6万美元，相比之下，GPT-4o等模型的训练成本约为1亿美元。 19、DeepSeek-R1 性能是否超越了 OpenAI o1？ 答：DeepSeek-R1 性能与 o1 不相上下，在一些任务上甚至表现 更优。例如，在 MATH 基准测试中，R1 的准确率达到 77.5%，与 o1 的 77.3% 相近；在 AIME 2024 测试中，R1 的准确率达到 71.3%， 超过了 o1 的 71.0%；在代码领域，R1 在 Codeforces 评测中达到了 2441 分的水平，高于 96.3% 的人类参与者。R1 的强大推理能力得 益于其独特的训练方式，包括采用纯强化学习训练的 R1-Zero 以及后 续的多阶段训练优化。此外，R1 还具备联网搜索的功能，这使得它 在处理需要实时信息的问题时具有明显优势，能够为用户提供更及时、 准确的答案。 20、DeepSeek 产品的核心优势是什么？ 答：DeepSeek 产品的核心优势在于其以低成本实现了高性能。在训练成本方面，DeepSeek-V3的训练成本仅为 557.6万美元，相比之下，OpenAI训练 ChatGPT-4o 的成本高达 7800 万美元甚至 1亿美元，差距十分显著。在性能表现上，DeepSeek的模型在多个领域都展现出了卓越的能力。以 R1 为例，它在推理能力上与 OpenAI o1 相当，且在某些任务上超越了 o1。同时，R1支持联网搜索，这是许多其他推理模型所不具备的功能，使得它在处理时效性问题时更 加得心应手。在模型的通用性和灵活性方面，DeepSeek的模型也表现出色。通过创新的架构设计和训练方法，这些模型能够适应多种不同的任务和场景，无论是数学计算、代码生成、文本创作还是知识问答，都能够提供高质量的答案和解决方案。