DeepSeek+r1闭门学习讨论+使用指南简版.pdfVIP

DeepSeekr1闭门学习讨论｜BestIdeasVol3

From：Shixiang

To：ShixiangFriends

「BestIdeas闭门讨论会Vol.3」聚焦在引爆全球AI社区的DeepSeekr1，本篇纪要是我们对

闭门会上参与讨论的嘉宾成员的观点的总结，不代表任何具体个人及机构观点立场。

I.DeepSeek

1.DeepSeek有好口碑的原因在于是第一个把复现MoE、o1等发出来，胜在做的早，但能

不能做的最好，空间还很大，和新挑战在于资源有限，只能把有限的资源放在最亮眼的

地方，但后续可能没有精力去做得更好，比如MoE，这个团队的research能力、团队文

化还是很好的，如果再给10、20万张卡，可能能做出更好的事情。

2.DeekSeek从preview到正式发布这段时间，长上下文能力提升很快。DeepSeek的Long

context10K用非常常规的方法就能够做到。

3.DeepSeek肯定没有5万张卡，公开信息说有1万张老的卡，可能有3千张禁令之前的

H800，DeepSeek很注重合规，所以卡应该很少。美国用GPU的方式太粗放了。

4.DeepSeek把所有精力都放在了一个很窄的点，把后续很多东西都放弃了，比如安全、多

模态等，不是单纯在服务人，而是做智能本身，可能也是成功的关键因素。

5.DeepSeek有一个文章是由文生图做图生文做耦合的学习。

6.量化就是DeepSeek的商业模式。幻方就是上一轮machinelearning的产物。DeepSeek最

重要的事就是push智能。钱和商业化的优先级都不高。中国需要有几个领先lab来做探

索能beatOpenAI的东西，智能要走的时间很长，今年又开始分化，肯定要有新东西出

来。

7.单从技术角度，DeepSeek作为黄埔军校对人才扩散有很大作用。

8.美国的AILab商业模式也不好，AI今天确实没有什么好的商业模式，后面可能需要跑

通。梁总是有抱负的，DeepSeek不在乎形态，往AGI走就是了。

ThisdocumentisforinformationpurposesonlyanddoesnotconstituteinvestmentadviceoranoffertosellorbuyFundshares.Anyoffering

ismadesolelythroughtheFundsofficialofferingmemorandum.

9.梁总是DeepSeek最核心的人，和Sam不是一类人，梁总是很懂技术的。

10.读完DeepSeek论文的感受是，很多都是节约硬件开销的tech，在比较大的几个scaling

方向上，DeepSeek的技巧可以把成本降下来。

11.长期不会对算力有影响，但短期大家会想怎么把AI做的更加有效率一点。需求还是很强

的，各家都是不够用的状态。

12.做投资，都选择最高级的组合，但现在觉得大家一起磨合好，能力也能慢慢变高级了，

挖走一个人是否能打破优势组合是一个问题，现在看对于DeepSeek的影响可能不是特别

大。

13.市场上钱还是多，核心是文化组织，DeepSeek和字节的researchculture比较像，比较

fundamental，文化好不好的衡量标准在于是否有足够的钱和长期性，有比较重要的商业

模式才能有长期性的文化，这两家公司的商业模式都非常好。

14.DeepSeek为什么能追这么快？

1)Reasoningmodel的需求是更高质量的数据和训练。如果是长文本、多模态，从0开始

追一个闭源模型会更困难，但纯reasoning模型本身的架构没有大动，reasoning是一个

更好追的方向。

2)r1能追的快的原因可能在于任务没有特别难，RL只是让模型选的更准，r1没有突破

Consensus32的效率，同时花了32倍效率，相当于把原来并行做探索改成串行了，没

有提高智能的边界，只是变得更加容易了。

II.DeepSeek出圈的影响

1.DeepSeek的出圈让外界意识到了中国的AI很强。以前外界认为中国的AI进展落后美国两

年，但DeepSeek