DeepSeek 開源 AI 模型：次世代技術架構與應用潛力解析

最近看到一個東西，DeepSeek。中國來的 AI。有點意思。

大家都在講 GPT-4、Gemini... 都是些大公司的遊戲。突然跑出一個挑戰者，而且玩法不太一樣。就想說來整理一下筆記。

重點一句話

簡單講，他們用一連串聰明的方法，把一個超級大的 AI 模型，一步步「煉」成比較小、但一樣聰明、而且便宜很多的版本，最後還把程式碼都公開了。

這東西是怎麼煉成的？

我看了一下他們的資料，整個過程蠻有趣的，不像一般公司就直接丟一個模型出來。它有好幾個階段，像在養小孩。

它的基礎是一個叫 DeepSeek-V3 Base 的東西。一個...嗯...一個超級無敵大的基礎模型，有 670 億個參數。但厲害的地方是，它用了所謂的「混合專家模型 (MoE)」。

這個 MoE 的概念，你可以想像成... 公司裡養了一大堆不同領域的專家，但每次開會，你只會叫跟議題相關的那幾個專家進來。這樣超有效率，不用每次都全員到齊。所以模型雖然很大，但跑起來不會慢到死。

再來，從這個巨大基礎上，他們養出了 R1-Zero。

這個階段很關鍵。他們完全不用人類的資料去教它，就是純粹的「強化學習 (RL)」。給它一個目標，一個獎勵機制，然後放手讓它自己去碰撞、去學習怎麼「思考」。像是在一個封閉的房間裡練功，練出內力。

練完內功，就是 R1 模型了。這時候才開始加入人類的資料（SFT），像是給它看大量的書、文章，教它怎麼跟人一樣好好說話、好好推理。等於是把前面練出的內力，變成實際能用的招式。這個版本，性能就已經能跟 GPT-4 那些頂尖模型叫板了。

但他們沒停在這裡。最後一步，我覺得是最重要的，叫 DeepSeek-R1-Distill。

Distill 就是「蒸餾」。他們把前面那個又大又強的 R1 模型當作老師，然後教出一個個更小的學生模型。這個過程叫「知識蒸餾」。厲害的是，這些小模型幾乎繼承了老師大部分的推理能力，但體積小很多、跑起來快很多。

這一步，才是讓這個技術能真正被大家用的關鍵。因為不是每個人都有能力去養一個跟 GPT-4 一樣大的巨獸。

所以... 它跟 GPT-4 比起來，到底差在哪？

嗯...直接比較可能有點不公平，定位不太一樣。我整理個簡單的表，是我自己的看法。

比較項目	DeepSeek 系列模型	OpenAI's GPT-4 (參考用)
開放性	幾乎都開源了。你可以下載整個模型，自己調整、研究。自由度超高。	完全的黑盒子。你只能透過它的 API 去呼叫它，付錢就是了。根本不知道裡面長怎樣。
成本	聽說 API 價格是 GPT-4o 的百分之一... 便宜到有點誇張。如果是自己部署開源版，那就主要是硬體成本。	就是...貴。不管是 API 費用還是 ChatGPT Plus 訂閱，都是一筆持續的開銷。
訓練哲學	感覺更像個「煉金術士」。從一個巨大的基礎，透過強化學習和蒸餾，煉出精華。很注重效率。	比較像「大力出奇蹟」。用海量的資料和算力，硬是堆出一個超強的模型。路徑很直接，也很花錢。
適合誰	開發者、研究員、想把 AI 整合進自己產品但預算有限的公司。需要一點點動手能力。	一般使用者、想快速驗證想法的開發者、不缺錢的大企業。求個方便省事。

所以你看，它不是要直接取代 GPT-4 給一般人用，它的目標客戶，更像是那些想「擁有」AI 能力的開發者和公司。

所以，這東西真的有人在用嗎？

這才是有趣的地方。我看到有醫生在 LinkedIn 上分享他的測試心得。

一位叫 Yudara Kularathne 的醫生，他自己試用後，整個嚇到。他說 DeepSeek AI 在醫療推理上的表現，比 99% 的住院醫師還強，甚至比 OpenAI 內部一個叫 o1 的模型還厲害。他說它不只給答案，還能把思考過程講得清清楚楚。

這點很重要。在醫療這種高風險領域，AI 不能只是個黑盒子。能解釋「為什麼」我會這樣判斷，比只給一個「你得了什麼病」的答案重要太多了。

這讓我想起，像是 GE Healthcare 一直在用 AI 輔助判讀醫療影像，就是為了找出人眼可能忽略的細節。現在有 DeepSeek 這種選項，或許未來更多小醫院或研究機構，也能用得起類似的技術了。

說到這個，我就想到台灣的狀況。

你看，美國有 OpenAI、Google，中國有 DeepSeek 這種。他們的路徑，都是先做出一個超強的基礎模型。台灣其實也在走這條路，像是國科會主導的 TAIWAN-LLM 計畫。但對我們更多數的中小企業、獨立開發者來說，要從頭訓練一個大模型根本不現實。

所以像 DeepSeek 這樣，提供一個便宜、開源、而且能力已經被驗證過夠強的「半成品」，反而更有價值。你可以把它下載下來，用自己的資料去做微調，變成一個專屬於你公司業務的 AI。這對資源沒那麼多的台灣廠商來說，是個很好的機會。你可以在 Hugging Face 這樣的開源社群平台上找到它，上面有很多開發者在交流。