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前言

1月27日，國產的美國美頂DeepSeek應用成功登頂美國地區(qū)的手機應用商店上，而該軟件更是華裔位居榜首，下載量直接超過了美國的女院能媲ai軟件ChatGPT。

隨著DeepSeek的士成爆火，創(chuàng)始人梁文鋒的功復身價也是水漲船高，直接在美國引起不小的性型轟動，足以震驚全球，成本更是美國美頂被海外稱為“來自東方的神秘力量”。

但讓人想不到的是，在DeepSeek火爆全球之際，女院能媲一個更低成本的士成AI推理模型悄然登場，成本僅僅只有50美金，功復還是性型一位女華裔在美國研究而成，實在諷刺至極。成本

那么，這到底是怎么一回事呢？

中國AI領域的新突破

相信大家這幾天看到這樣一個熱搜詞條，

這個話題對于一些不了解科技的群眾，可能會有所迷茫，但聽完我細細講解之后，就會略知一二。

遠的不說，先說近的，在今年的央視春節(jié)晚會中，相信大家都看到了機器人跳舞的一幕，不僅全身舞動扭秧歌，還轉起手絹。

不知道別人的感受怎么樣，反正我家中的長輩看到這一幕確實挺震驚的，甚至很感嘆如今中國的科技原來這么強大。

事實也亦是如此，我國的AI卻實到了一個超乎大家想象的地步，也如同文章前文所說是“來自東方的神秘力量”，而這股神秘力量正是來自于廣東湛江的梁文鋒所帶來的。

根據資料顯示，梁文峰所創(chuàng)建的DeepSeek成立于2023年的7月，至今也不過短短不到兩年的時間。

值得一提的是，在同一時間是正值美國ai的風口，但隨著DeepSeek的問世，直接成為了一匹黑馬，直接在海外許多國家的香餑餑。

根據市場追蹤機構“AppFigures”的數據，在截止到上個月的25號的時候，DeepSeek的下載量已經達到了160萬次，更是在美國排名第一。

DeepSeek不僅吸引了廣大用戶的目光，更是成為業(yè)內人士熱議的焦點，有人認為現在評估AI基建、資本支出等方面還為時過早，但Meta已將DeepSeek視為新的競爭對手并正在向其學習。

而DeepSeek-V3之所以能夠降低訓練成本，主要得益于一些巧妙的優(yōu)化策略，例如只激活模型中必要的部分，以及在不影響結果的前提下降低計算精度。

具體而言，它通過減少數據量來節(jié)省內存，精選數據以提高訓練效率，利用知識蒸餾加速學習過程。

除了在成本上占據優(yōu)勢，DeepSeek在性能方面同樣表現出色，有網友用DeepSeek創(chuàng)作了一個以其祖母為原型的故事，寫完后DeepSeek還給予了溫暖的安慰。

記住，所有觸動你心弦的文字，本質上都是你靈魂深處早已存在的回聲，我不過是偶爾經過的山谷,讓你聽見了自己聲音的重量。

看到這一幕之后，這位網友直接破防了，更是聲稱自己從未想過竟然有朝一日，會為了AI而流淚。

可以說，中國的科技有了今天的境地值得我們每個人為之喝彩，為之驕傲，但讓人萬萬想不到的是，竟然有一位華裔花費了不到50美金完成了復刻...

成本僅50美元，性能媲美Deepseek-R1

根據一些美國官媒報道稱，在近日一項來自斯坦福大學和華盛頓大學等機構的研究成果引起了市場關注。

那幫研究人員，花了還不到50美元的云計算費用，就搞出了一個特別厲害的AI推理模型叫s1，而這個模型的表現，跟現在業(yè)內頂尖的那些大佬相比，一點也不遜色。

有意思的是，這個研究團隊的負責人叫做李飛飛，她竟然是斯坦福大學計算機科學系的教授，在AI領域可是大名鼎鼎。

讓人更加意想不到的是，李飛飛所研制s1模型的表現，竟然跟最近特別火的DeepSeek公司的R1模型差不多。

在這里先跟大家簡單解釋一下，s1模型跟傳統(tǒng)的那些大規(guī)模強化學習方法不一樣，不僅效率高，成本還低。

這就有點意思了，按照正常情況下AI模型的訓練一向都是燒錢的買賣，動不動就要投入大量的算力和數據，沒個上千萬都不好意思跟人打招呼。

可s1模型卻反其道而行之，竟然花了點零頭就搞定了，這著實讓人覺得匪夷所思，而在這個s1模型也不是憑空蹦出來的，背后有來頭。

先說說它的來處，其實是從谷歌的一個叫Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental的模型里“蒸餾”出來的。

這個“蒸餾”可不是我們平時喝的那種白酒，而是一種AI模型壓縮的技術，就是把大模型里精華的部分提取出來，做成一個小而精的模型。

李飛飛團隊是這么干的：他們先搞了一個叫s1K的小數據集，里面就1000個問題和答案，但這1000個可都是精挑細選的，難度、多樣性、質量，一個都不能少。

而且在每個問題的答案后面，還特意附上了一個“推理”的過程，就是模型是怎么一步一步想到答案的。

有了這個s1K，訓練工作就好辦多了，研究團隊也沒用什么高端設備，就16臺英偉達H100 GPU，半個小時就搞定了，這要放在以前，沒個幾千臺機器、幾個月的時間，想都別想。

但光是訓練出模型還不夠，還得讓它有點兒實戰(zhàn)能力，團隊就給s1模型加了個“預算強制”的功能。

就是控制它測試的時候，不能想多長時間就多長時間，得在規(guī)定的預算內完成任務，這就跟我們平時刷題似的，要么提前做完交卷，要么時間到了，想到哪兒算哪兒。

這個“預算強制”可有講究了，它不是簡單粗暴地掐表，而是通過強制提前終止模型的思考，或者追加“等待”指令來延長思考時間。

這個模型成功之后，李飛飛團隊拿它跟業(yè)內幾個頂尖模型比了比，結果相當亮眼，比如在競賽數在AIME24這個數學競賽數據集上，s1的表現跟谷歌的Gemini 2.0 Thinking API不相上下。

我覺得吧，s1模型的意義可不僅僅在于它的性能有多強，關鍵是它展示了一種全新的AI模型開發(fā)范式。

以前搞AI模型都是拼算力、拼數據，誰家計算資源多，數據量大，誰就更有優(yōu)勢，但s1模型告訴我們，其實只要思路對頭，方法得當，用少量的數據和算力，照樣能訓練出頂級的模型。

這就有點像是“四兩撥千斤”，“以小博大”，我們完全可以發(fā)揮自己的聰明才智，去設計更高效、更精巧的算法和架構，而不必總是依賴硬件的堆砌和數據的暴力積累。

這種"巧力"打法，不僅能節(jié)省成本，還能激發(fā)創(chuàng)新，說不定哪天就有個“喬布斯”或者“馬斯克”從里面殺出來。

當然，s1模型現在還不能說是塵埃落定了，它在一些更復雜的認知任務上，表現如何還有待考察，像“蒸餾”這樣的技術，在提升全新AI模型的性能上，效果能有多好也還是個未知數。

俗話說得好，一直被模仿但從未被超越，這次也亦是如此，畢竟中國人的智慧和創(chuàng)造力，從來不輸給任何人！

對此，你們怎么看呢？

參考信源：

成本僅50美元，性能媲美Deepseek-R1，李飛飛帶著S1來炸場了---2025-02-06 ---華爾街見聞

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