Deepseek在全球火起来了，火爆程度不输黑神话带来的效果，随着Deepseek-R1模型的推出，其应用登顶苹果中美两大地区应用商店免费APP下载排行榜，在美区下载榜上超越了ChatGPT。
事实上Deepseek开发的模型无论算力还是体量，都远不及ChatGPT，为什么它会吸引这么多国内外用户对其产生了浓厚兴趣？它究竟好在哪里呢？
今天我们就来详细聊聊，这次火爆的为什么是DeepSeek？请大家观看前帮忙点赞点关注，谢谢大家。
其实这次Deepseek-R1又能火出圈，甚至超过ChatGPT，成了App Store美国区下载第一，这一点也不奇怪。
因为，去年12月，DeepSeek-V3问世，就在全球AI领域掀起了巨大的波澜，它以极低的训练成本，实现了与GPT-4o等顶尖模型相媲美的性能。
简单点理解，就是GPT-4o花了100分的成本才能实现种种功能和能力，而DeepSeek-V3却仅用了10分成本就实现了，这种大反差的对比，怎么不会引起业内外的注意。
如今，它推出的新模型DeepSeek-R1延续了其高性价比的优势，仅用十分之一的成本就达到了GPT-o1级别的表现，凭借 “物美价廉” 的特性在海外开发者社区、应用商店以及用户中，再次引发轰动。
不过，物美价廉只是其一，真正厉害的是Deepseek的算法的改进和优化，可以说处在领先的地位了。我们都知道，大模型离不开数据、算力和算法。前两者都是大模型的基础，而算法则应该是实现的大模型实力和能力的技巧。
ChatGPT此前重点是放在前两项上，为了实现这些方面领先，大模型越堆越大，但不代表其算法就一定会领先，因为缺钱啊，不可能处处兼顾。而DeepSeek在算力上得到了节省，在输入数据和语料库上，不像以前要求那么大的数据量和大的算力，而着重改进和优化算法了，实现了技术优势。
现在，放在整个AI大模型的产业里看，或许DeepSeek的成功代表了大模型的一种全新发展方向。这个方向就是，即便算力虽然不高，数据可能不是很多，但是通过算法的优化可以做得更好一些，这的确也是开辟了这个新方向。
事实上，从OpenAI发布o1-预览版至今，才不到四个月，市场上媲美甚至超越其性能的推理模型就已遍地开花。各家都在想办法实现，用较小的模型实现更大的性能。
然而，DeepSeek之所以能够从这众多的模型之中异军突起，是因为它不仅率先达到了媲美OpenAI-o系列模型的性能，更是利用算法优势，将推理模型的成本压缩到了极低。
目前，这种新方向也让国外模型团队学习起来了，比如，Meta公司就已经已成立专门小组展开研究和学习。
能让别人学习，说明DeepSeek的成功并不是偶然，或许他的方法方式，会成为下一个AI模型发展的大方向。对此大家怎么看呢？
