2025 年初，DeepSeek R1开源，如一颗重磅炸弹投入大模型领域，在全球范围内引发连锁反应：
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逼着OpenAI急忙发布o3-mini、OpenAI CEO奥特曼承认OpenAI“站在了历史的错误一边”；
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逼着另一个大模型头部玩家法国Mistral AI急忙推出其新一代生成应用Le Chat，同时也承认：DeepSeek视为开源创新的“催化剂”，强调其高效、低耗的架构正推动成本骤降，打破了传统算力竞赛模式。
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资本市场和技术媒体纷纷关注这一突破：德银报告、券商调研以及科技投资者纷纷预言，DeepSeek的开源策略将重新洗牌“百模大战”，推动行业从众多原型竞争走向极少数技术领先者独占鳌头的新局面。
的确，在国内反映更加猛烈。云服务巨头纷纷入局，华为云、阿里云、腾讯云、百度智能云、京东云、联通云等，或是联合推出服务，或是实现零代码部署，或是限时免费体验。开发平台也不甘落后，OpenRouter、秘塔 AI 搜索等积极接入。企业应用更是遍地开花，从视觉中国用于图像语义分析，到小米优化终端交互体验，再到纵览新闻提升讯息服务，DeepSeek R1 的影响力迅速蔓延。
最近半个月扑面而来的消息，感觉都和DeepSeek有关系：
设想一下，像阿里、百度、腾讯、讯飞等大厂都是投入巨资开发自己的大模型，现在不得不部署DeepSeek v3和R1，估计它们是“打碎了牙往肚子里咽，心中苦不堪言”。
DeepSeek R1 开源构建超级生态
DeepSeek R1 以 MIT License 开源协议示人，这一决策犹如为大模型世界打开了一扇滔天洪水之门。因为在诸多开源协议中，MIT License 开源协议以其宽松性著称，支持修改、修改之后可以不开源，特别是允许任何人用于商业目的，无需支付版税或获取特别许可。企业、开发者能自由对DeepSeek R1大模型进行修改、开发插件，极大地激发了创新活力。
技术上，DeepSeek R1 性能好、具有很强的推理和反思能力，而且知识蒸馏技术进一步压缩模型，蒸馏出32B、14B、7B和1.5B等小模型，使其能在边缘设备上实现实时 AI 推理，像四信睿析边缘智脑网关的应用，既降低数据传输成本，又保障了数据安全。这样，DeepSeek R1多场景适配能力卓越，从云端到本地，甚至普通 CPU 都能运行，成本极低，仅为 OpenAI 同类模型的 3%，却能实现媲美 GPT - 4o 的性能。
这种开源模式迅速构建起一个庞大的生态。全球开发者踊跃参与，社区代码不断更新，漏洞快速修复。硬件厂商为满足算力需求，加速创新，提升产品性价比。商业领域新模式层出不穷，托管服务、定制插件、垂直领域微调等盈利方式如雨后春笋般涌现。
在大模型领域，“只有第一，没有第二” 的态势正愈发凸显。DeepSeek R1 凭借其开源优势，迅速抢占市场份额，吸引大量资源和关注。如今的大模型竞争，如同一场残酷的短跑竞赛，率先冲过终点线的选手才能获得最多的荣誉与资源。
从技术角度看，大模型研发需要海量数据、超强算力和顶尖算法人才。一旦有模型在某方面取得突破，如 DeepSeek R1 在成本控制和性能平衡上的卓越表现，其他模型若不能迅速跟进，就会被远远甩在身后。企业在选择接入大模型时，往往更倾向于行业内表现最优者，以获取最大的竞争优势。这就导致市场资源向头部模型高度集中，排名靠后的模型难以获得足够的发展资源，陷入恶性循环。
再者，大模型的生态构建至关重要。DeepSeek R1 开源后，吸引了全球开发者共建生态，形成了强大的网络效应。新进入者或排名靠后的模型，要想打破这种生态壁垒，需要付出巨大的努力，且成功概率极低。
与此同时，开源赋能正在推动技术体系的深度融合与生态重构。开源不仅打破了以往封闭研发的壁垒，更催生了一个跨学科、跨企业的信息共享平台，使得技术进步由少数巨头垄断转变为全体参与者协同共进。技术上，基于深度学习的链式思维（Chain-of-Thought）、简化参数蒸馏、混合专家（MoE）和多头隐层注意力（MLA）等机制正成为各家模型竞相攻克的关键难题；生态层面，开放的代码、透明的算法验证流程以及标准化的接口，促使硬件算力、软件优化和场景应用形成了良性互动。例如，云服务平台已针对DeepSeek系列模型提供一键部署与差异化加速方案，这不仅降低了应用门槛，也使得各大模型能更灵活地嵌入企业级应用，从金融风控到智能制造，无不显现出生态重构带来的应用创新。另外，跨领域数据协同、共享训练资源、以及基于反馈的持续迭代，都为模型适应复杂多变场景提供了技术支撑。
DeepSeek通过开源透明、成本大幅下降的优势，迫使原有“百模”参与者不得不重新审视自身定位、不得不在成本控管、实用场景和算法创新上加快迭代步伐。面对 DeepSeek R1 带来的巨大冲击，国内大模型并非毫无机会，但破局之路充满挑战。例如，差异化发展是关键。国内大模型应结合自身优势，挖掘细分领域需求。例如，在特定行业数据丰富的情况下，开发针对性强的行业大模型，像金融、医疗等领域，通过提供更精准、专业的服务，避开与通用大模型的正面竞争。例如：
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通义千问：阿里云在云服务市场占据领先地位，通义千问可以借助其强大的云计算资源和广泛的客户基础，快速推广和应用，例如，为阿里云的企业客户提供定制化的大模型解决方案，助力企业在智能客服、智能营销等领域实现创新。同时，阿里达摩院在人工智能领域有深厚的技术积累，不断推动通义千问在模型架构、训练算法等方面的创新。如通过优化 “MoE+Transformer” 混合架构，提升模型的性能和效率，使其在处理复杂任务时表现更出色。
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豆包：字节跳动拥有庞大的产品矩阵，如抖音、今日头条等，豆包可以与这些产品深度融合，实现多场景覆盖。以抖音为例，豆包不断提升多模态生成能力，如优化视频生成模型，可以为抖音的创作者提供智能创作助手，帮助他们生成优质的视频内容，提高创作效率。
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Kimi 将强化学习作为重点发展方向，通过让 AI 根据自己的生成数据进行学习，不断优化奖励模型，争取在处理复杂任务和自适应学习方面取得突破。而且Kimi一直在教育领域发力，可以进一步专注教育领域应用大模型，开发基于 Kimi 的智能教育产品，如智能辅导系统、数学学习软件等，为学生提供个性化的学习服务。
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MinMax：在多模态领域有深入的研究和发展，将继续把多模态做好，实现无限长的输入和输出，并降低错误率。其次，在海外市场加大力度拓展，因为其开放平台已在 20 个国家实现业务落地，C 端产品触达超 180 个国家和地区。
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智谱：在基础模型的预训练和效果提升方面有深入的研究和实践，基础不错，有一定的潜力。例如，其发布的 Step 系列大模型矩阵覆盖了从千亿参数到万亿参数、从语言到多模态、从理解到生成的全方位能力。这次DeepSeek对它的刺激估计也很大，会不会卧薪尝胆，咱们拭目以待。
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文心一言：虽然百度之前的策略是“All inAI”，文心一言也是最早推出来的，但结果不够理想，现在感觉落后了。如果调查一下，除了DeepSeek，大家用豆包、Kimi的机会更多。但是，“大模型+联网搜索”已经成为标准配置，百度在搜索引擎领域占据主导地位，拥有海量的用户数据和强大的计算资源。文心一言可以借助这些优势，让“联网搜索”效果更佳，同时进行大规模的数据训练和模型优化，提升模型能力，也许还能赶上来。
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面壁小钢炮：专注于端侧 AI 的商业化布局，在性能、能耗和速度上有一点优势。其端侧模型 “面壁小钢炮 MiniCPM” 支持将长文本与超清图像处理结合，还引入了实时视频理解功能，适用于多种智能终端设备。我们前面也提到DeepSeek蒸馏出32B、14B、7B和1.5B等小模型，对面壁智能带来极大挑战，面壁智能必须进一步加强与华为、英特尔等行业巨头展开深入合作，布局消费电子、AI 手机和智能家居等智能终端。通过与硬件厂商的合作，将端侧 AI 技术融入到更多的智能产品中，推动智能化升级。
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星火大模型：科大讯飞在人工智能领域有长期的技术积累，不断对星火大模型进行升级和优化，但模型的表现还不够惊艳。不过，讯飞在教育、医疗、能源、汽车、家电、机器人等应用市场有优势，并通过与各行业的头部企业合作，深入了解行业需求，开发出更贴合实际应用场景的解决方案。未来，讯飞可能还是发力“语音智能和大模型”的融合，加强其应用产品的开发。
信息来源：软件工程3.0时代
