资本家都是很纯粹的 有钱不赚王八蛋
讲个实际存在的好处，名气大更好融资了，虽然现在deepseek不一定需要。
另外开源了模型，不代表开源训练代码和数据集。这样可以保持优势的。
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这些模型的思考时间长都会被截断，完全没有官方的效果
照你这么说只有谷歌这个级别的公司才能开源了，以后大家达不到谷歌的层次就都别开源了
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首先，第三方的代理商，他们的优化技术完全不能和deepseek同年而语，要么就是价格更贵，要么就是速度更慢，要么就是上下文长度更短——其他厂商部署的r1的服务根本无法达到deepseek的速度和质量。
还有就是开源，你大可不必担心。
这是我总结的deepseek不等式：
我开源≠你本地能跑。
我开源≠我不能靠卖API赚钱。
我开源≠其他代理商部署之后能与我竞争。
你猜猜为什么deepseek开源的是670B的超大型号？
模型是越大越强，但模型有一个介于部署难度和性能的平衡点——
32B和70B大小的模型。
你猜猜deepseek为什么不开源这个型号的模型？
web端免费给大众服务，这既是普惠，也是给自己做广告。deepseek的api是盈利的，用他们api的人越多，他们赚的也越多。
最后，我想你差不多也该看出来了，LLM这个东西，它是纯粹的智能，它不像是单纯的工具，甚至它超越了“商品”的范畴，它更像是一种“智能基础设施”，所以靠“闭源卖会员订阅”智能赚得了一时的钱，但随着开源模型和闭源模型的差距逐渐缩小（r1已经能和最先进闭源模型媲美），这个商业模式注定死路一条。
deepseek的应用免费开放使用，模型权重开源，这绝对是一条正确的道路，利己又利他。
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而且模型权重开源，直接让deepseek占领全球AI公司的道德制高点，甚至于直接“不可选中”。对中国AI整体也是正面的宣传。
开源，让任何对deepseek和对r1模型的攻击都显得苍白无力——你说r1这不好，那不好，那你模型开源吗？
开源给deepseek带来了巨大的名望和声量，这是一笔巨大的隐性财富，能让世界任何一个研究AI的小组都基于deepseek的模型进行研究，无论是第一梯队的小组还是水平垫底的小组。
相对而言，卖会员那点仨瓜俩枣和这份隐性财富而言，简直不值一提。
性能，便是AI模型的一切。
如果你把一个性能一般7b小模型开源了，那你做了一件好事，路过的人会给你点个赞，但总体来说无人在意。
什么？！你把性能T0的670B参数的MoE模型开源了？那你便是这AI界最闪亮的灯塔，是AI之光，全世界都会向你靠近。
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其实有没有一种可能，就是他们还没想商业化
请教，什么叫模型权重开源？什么是部署水平（为什么开源出来的，还要看优化能力）？
开源的肯定不给，不过deepseek r1放出来，说不定已经有了更好的模型在手上
模型权重就是模型文件本体啊，他们只开源了模型本体、论文和推理代码，再加上他们的采用的MIT协议，这基本上是AI模型界开源力度最大的了。
他们的训练代码并没有开源，大模型的大范围部署也是一个复杂的工程，因为不是个人本地部署，是要同时服务很多用户，这其中有大量可以优化的工程细节，这些deepseek是不可能公开的。
这就是为什么deepseek官方的api性价比是最高的。
api基本不赚什么钱吧，deepseek如果闭源绝对没有这么大的声量
你太小看品牌的价值了
蹭点热度吧？这妥妥的流量不蹭白不蹭，正好顺带提携一下本来就有的模型
deepseek火的最大原因还不是是开源的www
强强联合了
看不懂就对了
梁文锋的采访里说了他们不缺钱，目前就潜心研究AGI的新技术，应用他们都不打算做的（可能这也是官网比较简陋的原因）
不会的，
①价格方面：deepseek的基底模型的优化效率是全网最好的，而且有缓存机制，价格上始终有无法超越的优势。
②性能方面：其他厂商部署的模型精度一般是int4或者fp16，精度并没有deepseek的fp8和bf16高，模型性能在专业场景下无法与deepseek竞争。
确实，没有开源或者公开大模型的训练参数和细节，以前看了篇科普文章，训练大模型是成本最高最难的工作也是最消耗算力的。