DeepSeek 开发者：践行”技术理想“主义

DeepSeek 的成功不仅在于其强大的技术实力，还在于其背后一群富有创造力和理想主义的开发者。他们以独特的视角和技术手段，推动了人工智能技术的发展，并在全球范围内产生了深远的影响。本文将深入探讨 DeepSeek 的开发者团队，分析他们的技术理念、创新实践以及对行业的贡献。

一、DeepSeek 的创始人：梁文锋

1.1 早年经历与教育背景

梁文锋，1985 年出生于广东省湛江市，是一位典型的“学霸”。2002 年，年仅 17 岁的他考入浙江大学电子信息工程专业，并在 2010 年获得信息与通信工程硕士学位。在浙江大学期间，梁文锋不仅打下了坚实的理论基础，还对金融市场产生了浓厚的兴趣，尤其是对量化投资和人工智能技术的应用。

1.2 量化投资的早期实践

梁文锋的早期职业生涯始于金融领域。2008 年全球金融危机爆发后，他带领团队使用机器学习技术分析市场数据，尝试实现全自动量化交易。这一经历为他积累了宝贵的实践经验，并为他日后的职业生涯奠定了坚实的基础。2013 年，梁文锋与浙江大学的同学徐进共同创立了杭州雅克比投资管理有限公司，并在 2015 年成立了杭州幻方科技有限公司，专注于通过数学和人工智能技术进行量化投资。

1.3 幻方科技的崛起

幻方科技在量化投资领域的成功为梁文锋积累了丰富的资源和技术经验。2016 年，幻方量化推出了首个基于深度学习的交易模型，并开始将 GPU 引入计算交易仓位。此后，梁文锋不断扩大 AI 算法研究团队，逐步将 AI 技术深度融入量化策略，取代传统模型。2017 年，幻方宣称实现投资策略全面 AI 化。2018 年，幻方正式确立以 AI 为核心的发展战略。

1.4 进军人工智能领域

2023 年，梁文锋宣布正式进军通用人工智能（AGI）领域，创办了深度求索（DeepSeek）。尽管 DeepSeek 的团队规模相对较小，仅有 139 名工程师和研究人员，但他们在一年多的时间里取得了令人瞩目的成果。2024 年 5 月，DeepSeek 发布了 DeepSeek-V2 模型，凭借创新的模型架构和高性价比引发了广泛关注。DeepSeek-V2 的 API 定价仅为美国 OpenAI GPT-4 Turbo 的百分之一，这一策略不仅引发了国内大模型的“价格战”，也使 DeepSeek 在全球范围内获得了极高的关注度。

二、DeepSeek 的技术团队

2.1 团队构成

DeepSeek 的技术团队由一群年轻的本土程序员组成，他们大多来自国内顶尖高校，如浙江大学、清华大学和北京大学等。团队成员多为应届毕业生或工作经验不超过 5 年的年轻人。梁文锋曾向媒体坦言，团队“并没有什么高深莫测的奇才，都是一些 Top 高校的应届毕业生、没毕业的博四、博五实习生，还有一些毕业才几年的年轻人”。这种团队构成不仅降低了人力成本，还带来了独特的创新视角。

2.2 技术理念

DeepSeek 的技术团队坚持开源路线，主动向全球开发者分享核心技术成果。梁文锋认为，开源不仅是一种文化行为，更是一种技术社区的贡献。他强调，随着经济发展，中国也需要成为技术的贡献者，而不仅仅是技术的使用者。这种理念推动了 DeepSeek 在技术上的持续创新和开放合作。

2.3 创新实践

DeepSeek 的技术团队在模型架构和训练策略上进行了多项创新。例如，DeepSeek-V2 采用了创新的多头潜在注意力（MLA）机制和混合专家（MoE）架构，显著提高了模型的训练效率和推理性能。此外，DeepSeek 的团队还通过量化优化和模型剪枝技术，进一步降低了计算成本和资源占用。

三、DeepSeek 的技术突破

3.1 DeepSeek-V2：高性价比的模型

DeepSeek-V2 是 DeepSeek 团队的第一个重要成果。该模型在性能上与美国顶级 AI 模型相当，但成本却低得多。DeepSeek-V2 的 API 定价仅为每百万 tokens 输入 1 元、输出 2 元，价格仅为 OpenAI GPT-4 Turbo 的百分之一。这种高性价比的策略不仅吸引了大量用户，也引发了国内大模型的“价格战”。

3.2 DeepSeek-V3：超越行业标准

2024 年 12 月 26 日，DeepSeek 发布了 DeepSeek-V3 模型，该模型在多项评测中超越了其他开源模型，甚至可以与 GPT-4o、Claude 3.5-Sonnet 等顶级闭源模型一较高下。DeepSeek-V3 的训练成本极低，仅使用 2048 颗算力稍弱的英伟达 H800 GPU，成本约为 557.6 万美元。相比之下，OpenAI 的 GPT-4o 训练成本高达 7800 万美元。这意味着 DeepSeek-V3 以十分之一的成本实现了足以与 GPT-4o 较量的水平。

3.3 DeepSeek-R1：性能与效率的完美结合

2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 发布了 DeepSeek-R1 模型，该模型在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用强化学习（RL）技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型的推理能力。这一系列成就震动了全球科技行业，引发了广泛关注。