几个月前，一个朋友聊起了AI助手，说他一度陷入了选择困境。
当他说自己被ChatGPT困扰时，我实在不觉得惊讶，毕竟如今提到AI，大多数人第一反应就是ChatGPT。
但是，他一脸兴奋地告诉我，他最近遇到了一个新助理——DeepSeek，说它在很多方面表现得更好。
于是，我不禁好奇，DeepSeek到底有什么魔力，真的能动摇ChatGPT的地位吗？
不论你是不是技术爱好者，提到AI助手，大概率都听说过ChatGPT。
它已经成为了语音助手、智能回答和日常聊天的代名词。
不过，即便如此，也没能阻止DeepSeek的崛起。
DeepSeek与ChatGPT的最大区别之一就是，它完全开源。
你可能会问，开源到底有什么了不起？
开源意味着，任何人都可以自由查看、使用和修改DeepSeek的代码，这在一定程度上能推动技术的进步和应用的扩展。
更有意思的是，作者姜海在文中提到，DeepSeek在数学、物理和推理问题上表现得尤为出色。
比如，在解答“1.11和1.9谁大？
”这个经典问题时，ChatGPT的表现可能会不尽如人意，而DeepSeek不仅给出了正确答案，甚至详细展示了解题思路。
对于日常面对这类问题的用户来说，这种解决方式无疑提高了使用体验。
成本分析：硬件与训练成本的区别
聊到AI，成本问题避不开。
构建一个高效的AI模型，硬件成本和训练成本是巨大的。
以英伟达为例，它的芯片单张价格高达数万美元。
提出售价不低的高性能B200芯片，可以说是英伟达主导了芯片市场，价格高昂，几乎让所有AI公司对其依赖。
但DeepSeek走了一条不同的路。
它绕过了CUDA核心的限制，使用了全新的技术直接调用GPU的算力，不仅有效降低了成本，还在极短时间内完成了模型训练。
你或许不知道，这种创新使DeepSeek能够使用华为芯片，而训练成本只是ChatGPT的一小部分。
DeepSeek的技术创新
那么，DeepSeek的技术到底新在哪里？
许多人都认为在芯片如此昂贵的情况下，高性能的AI模型训练不可避免地依赖于大量昂贵的芯片。
事实确实如此，正如市场中的大多数AI模型一样，依靠英伟达的高端芯片实现高性能。
但DeepSeek通过绕过CUDA核心限制，直接利用GPU算力，让我们看到了一种新的可能性。
简单来说，就是它不用高端贵重的芯片，也能达到甚至超越现有AI模型的效果。
这样的创新，无疑给那些资源有限的公司提供了一个重大发展契机。
本地化部署DeepSeek R1模型让我们回到朋友的故事。
他不仅兴奋地谈论DeepSeek，更迫不及待地分享如何将DeepSeek R1模型本地化部署。
这听起来可能有点技术性，但实际上并没有那么复杂。
只需登陆Ollama官网，下载安装，然后拉取DeepSeek R1模型，就能在本地的电脑上运行。
不同的显卡会影响模型的运行效果，但大多数家用电脑的显卡都能够支持基本的运行需求。
如果你用的是高端显卡，那就能获得更好的体验。
如果你和我一样，对命令行一头雾水，还可以使用现成的GUI进行包装，使操作更加直观友好。
结尾来说，DeepSeek的崛起无疑对现有的AI市场产生了巨大冲击。
不仅仅是在改进技术和降低成本方面，它更是通过开源方式，极大地推动了AI技术的普及和应用。
正如那些敢于挑战现有规则的新技术一样，DeepSeek也在不断地打破我们对AI的认知边界。
想象一下，不远的未来，你的AI助手正在用更高的效率，解决你生活中的各类问题，而这一切只需要最低的成本投入。
你会发现，技术的发展，竟然能如此贴近我们的生活，让复杂的问题变得如此简单。
DeepSeek的出现不仅是一个技术的突破，更是一场让更多人受益的技术革命。
希望这篇文章能激起你对DeepSeek的兴趣，并期待看到你自己动手尝试这个改变AI界的新明星。
