近期Deepseek也是在互聯網上爆火啊，並且又引起了一陣AI浪潮。我一時看見的都是在體驗和吹捧deepseek的文章或是帖子。彷彿是將deepseek捧上了神壇。那麼今天讓我們來聊一聊這個Deepseek帶來新AI時代。
自從2022年末，OpenAI發佈了chatgpt3.5模型開始，全球好像就進入了語言大模型的狂熱時期。各家廠商紛紛跟進並推出了自己的語言模型和相關產品。可以說我們進入了一個AI時代，讓我們把鏡頭往回拉，看看AI的發展歷程。
居然說到了AI，肯定是要先從語言大模型和AI時代的掀起者∶OpenAI開始說起了。在3.5模型推出之前，其實AI就已經被人類研究了很長很長時間了。我在這方面還是很有印象與感觸的。最早的接觸這方面，也許是還在小學的時候，剛接觸上不算AI的AI∶手機語音助手開始，就迷上了。和笨蛋語音助手聊了半個小時。這個時候的語音助手確實也還算不上AI，能做的實在是太少了，也太笨了。
隨後則是在初中時期，這個時期接觸的是∶Glow，XEva，小冰島這類虛擬人物類的AI，和大家說一說我的具體感受吧。就是這類的AI非常的“傻”，是的，就是字如其意。很傻，相比於現在的AI，他們已經可以做到上下文結合，正常交流了。但是還是很笨，交流的前言不搭後語的，就算好不容易調教的玩了一會，過了一段對話後又會回到之前笨蛋的狀態。而且相比於現在AI的“百科全書”定位，那時候的AI其實更偏向於一種玩具，遊戲一類。
小冰島APP
接下來，則是22年末。這個時間，OpenAI發佈了GPT3.5模型，震驚了世界。一時間全世界都在爭相體驗這個AI，並且驚歎道其強大，以及一直在說的AI時代要到來了。並且這款產品在國內也火過一小陣子，後來由於一些可以說不可以說的原因，處於一個相對來說比較尷尬的位置。很多人也就沒有繼續使用了。不過想要在國內簡單的使用到也是有辦法的，比如各類仿站。我就用了比較長一段時間的這類網站。並且使用體驗不錯，我對那個時期ChatGPT的印象是不錯的，但是也僅限不錯。我在使用過程中還是出現了很多問題，比如中文語料很差，邏輯上仍然有很多問題。不過在這個時候我就已經開始使用chatgpt輔助我寫代碼了。
在接下來，就是國內AI的“井噴時期”，我印象裡這段時間各家互聯網大場是你追我趕的推出自己的產品，我用的比較多的則是智譜清言和豆包。別家的產品也有體驗過，不過沒有一直使用下去。這個時間段裡，我個人的感受就是不同的AI使用起來沒有太大的差距，但是廠商們都在讓自己產品更適合本地化使用，比如AI畫圖，AI視頻，還有各種AI設定。這些都是更加的豐富了AI的使用，而AI模型這方面體驗是不會差太多的。而且我個人使用感受則是比較方便，當做ChatGPT的平替使用了。比較GPT每次還要掛一下梯子確實麻煩一點。所以在日常使用和搜索中，就習慣了國產AI。國產AI也沒有令我失望，在我日常搜索和寫代碼輔助這些來說，沒有差GPT太多。不過像數學問題這種比較考驗模型能力的問題我也很少去問就是了，主要測試的多的是對話能力和編程能力。
接下來則是重頭戲∶Deepseek
深度求索的產品其實我在它火之前就已經用過了，那個時候還只有網頁版和API。模型也沒有r1模型，那個時候問問題好像會自動像r1模型這樣告訴使用者思考過程。當時給我的體驗感覺就是很好用，要比目前大部分國產AI好用。那麼這個好用具體在哪呢？我坦誠的告訴大家，那些具體的數據我說不出來。但是體感上，其一就是對話的時候Deepseek比大部分AI舒服，而且更加聰明。我當時剛好在玩一款遊戲，叫手機帝國，具體就是造手機。我剛好就用遊戲數據測試了一下，參與的AI有∶GPT，Deepseek，豆包，通義千問，kimi，智譜清言。
首先有個前提，因為使用的是遊戲數據，所以這份數據非常有迷惑性，並且由於是我手動記錄，很多部分是錯誤的而且很亂。很考驗AI的能力。結果也是讓我比較意外，表現最差的是我之前很喜歡用的豆包，它告訴我的內容不僅歧義很多，而且內容很亂，還有錯誤內容。最後讓他生成csv的文件他也不願意生成。然後就是達到了正常水平的智譜清言等AI，這幾個AI的表現都只能說是中規中矩，沒什麼錯的，但是都很平庸。而且說的話也很像軲轆話。
重頭戲來了，GPT和Deepseek的表現最好。不僅輸出內容整潔雅觀，在極其容易有歧義的地方也沒有被帶到坑裡，而且給出的總結和最終表格數據都非常令我滿意。當時我就覺得這個Deepseek是有點東西在的。
但是話又說回來，Deepseek怎麼突然就爆火了呢，甚至是各家已經有了大模型的互聯網廠商都選擇接入Deepseek，甚至是央視都報道Deepseek的厲害了呢？難道真的是Deepseek的各項能力已經世界第一，無人能及了嗎？並不是，背後的原理很簡單∶便宜
是的，Deepseek並沒有做到各項能力遙遙領先於同行，但他做到了目前最難的事情∶便宜並且厲害的模型能力。
先說便宜，Deepseek的API輸出價格已經是目前市面上普遍大模型價格的十幾分之一，這個價格對於大模型來說是非常致命的了。其次就是模型能力，十幾分之一的價格卻做到了模型能力對比中較為領先的排名，甚至幾項能力達到了第一，這就十分的恐怖了。
分享一段網友的話，簡單易懂的說明了Deepseek是怎麼做到價格這麼低卻訓練出了這麼強大的模型的∶老師每次都會給ab佈置非常難的作業題，a都不會做但是每次都要拿到接近滿分，原因是因為a每次都可以b幫他做出來，但是這個b每次只告訴a最終答案結果卻不告訴他過程，於是a就跟b給它的正確答案結果反推中間過程，於是a就可以在沒有b這麼強聰明才智的情況下還能達到和b一樣的好成績。大家明白了嗎
不過還有一個很有意思的是我剛剛在使用gpt和Deepseek的過程中，同樣詢問了一個我的博客網址，GPT則可以讀取網站內容和總結，deepseek則不可以。暫時沒搞懂原因，有沒有懂得小夥伴給我解釋解釋。
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