深度求索公司研发的DeepSeek大模型近期在学术界和产业界引发了广泛关注。解放日报·上观新闻记者近日采访了解到，上海交通大学计算机科学与工程系教授赵海已弃用GPT-4，转而采用DeepSeek-V3生成合成数据，以开发垂类大模型。这一转变不仅体现了DeepSeek大模型的强大性能，也彰显了其在国内市场的广泛应用潜力。

达观数据公司同样在去年5月引入了DeepSeek-V2大模型，用于开发办公智能体（Agent），并取得了显著成效。达观数据董事长、首席执行官陈运文博士表示：“DeepSeek的性价比极高，且全面开源，对产业应用非常友好。”这一评价进一步印证了DeepSeek大模型在产业界的受欢迎程度。

DeepSeek提升办公智能体专业能力

赵海团队长期致力于利用基座大模型为政府和企业开发垂类大模型。在开发过程中，基座大模型的主要作用是生成合成数据，这些数据用于训练大模型，而非从真实世界中获取。赵海教授指出，虽然国产基座大模型与GPT-4相比仍有一定差距，但DeepSeek-V3的性能已与GPT-4处于同一量级，且价格仅为GPT-4的十分之一。因此，赵海团队决定弃用GPT-4，改用DeepSeek-V3。

与赵海团队相比，达观数据更早地使用了DeepSeek。陈运文介绍，DeepSeek-V2是一个精简高效的开源模型，对GPU和显卡内存的要求相对较低，但能让办公智能体获得很好的推理效果。随着DeepSeek-V3的发布，达观数据立即成为其用户，并大幅提升了办公智能体在审阅处理复杂文档上的能力。

DeepSeek-V3之所以对GPU资源的使用效率极高，是因为它采用了多种技术创新。例如，采用MLA（多头潜在注意力）架构压缩键值缓存；使用对偶流水线机制减少计算瓶颈；使用PTX低级指令集对GPU进行细致控制等。这些技术创新使得DeepSeek-V3在性能上实现了显著提升。

本月发布的DeepSeek-R1推理大模型在复杂的数学和逻辑任务上表现优秀。达观数据使用后，其办公智能体在审阅处理工程报告、金融文书、财务报表、招投标书等专业文档上的能力得到了大幅提升。

R系列模型推动科学智能发展

赵海认为，DeepSeek-V3和DeepSeek-R1的问世标志着大模型领域进入了新的发展阶段。他指出，大模型的发展历程可分为三个阶段：第一阶段以ChatGPT问世为标志；第二阶段涌现出Llama、Qwen等一批开源大模型；第三阶段则以DeepSeek-V3和DeepSeek-R1为代表，它们的性能已比肩GPT-4和OpenAI o1，意味着开源大模型已追赶上了闭源大模型。

赵海表示，随着深度求索公司的崛起，大模型研发正“回归初心”，让开源再度成为业内的主流形态。通过深度求索发布的技术报告，全球开发者都能分享到中国研发团队的创新智慧。未来，DeepSeek的R系列推理大模型将最值得关注，因为它们将推动科学智能（AI for Science）的发展。

赵海指出，人工智能的终点是“人工大脑”问世。这种通用人工智能（AGI）设备可用于研究数学、自然科学、社会科学等各个专业领域的复杂问题。未来20年内，科学家有望开发出“人工大脑”，从而颠覆现有的科研范式，提高人类获取新知识和解决方案的效率。

深度求索创始人梁文锋近日表示，DeepSeek的终极目标是实现通用人工智能，而非仅仅追求商业化应用。他认为，生成式AI只是通往AGI的必经之路，而AGI有望在我们有生之年实现。

（文章来源：上观新闻）