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快科技1月17日消息，在AI領域，DeepSeek帶來的影響力，一點也不亞于“六代機”。那么，DeepSeek究竟厲害在哪里？ 據新浪科技報道，今日，中國工程院院士、清華大學計算機系教授鄭緯民指出了DeepSeek其成功出圈的關鍵所在。 目前，業(yè)界對于DeepSeek的喜愛與贊美，主要集中在三個方面。 第一，在技術層面，DeepSeek背后的DeepSeek-V3及公司新近推出的DeepSeek-R1兩款模型，分別實現(xiàn)了比肩OpenAI 4o和o1模型的能力。 第二，DeepSeek研發(fā)的這兩款模型成本更低，僅為OpenAI 4o和o1模型的十分之一左右。 第三，DeepSeek把這一兩大模型的技術都開源了，這讓更多的AI團隊，能夠基于最先進同時成本最低的模型，開發(fā)更多的AI原生應用。 DeepSeek是如何實現(xiàn)模型成本的降低的呢？鄭緯民指出，“DeepSeek自研的MLA架構和DeepSeek MOE架構，為其自身的模型訓練成本下降，起到了關鍵作用?！? 他指出，“MLA主要通過改造注意力算子壓縮了KV Cache大小，實現(xiàn)了在同樣容量下可以存儲更多的KV Cache，該架構和DeepSeek-V3模型中FFN 層的改造相配合，實現(xiàn)了一個非常大的稀疏MoE 層，這成為DeepSeek訓練成本低最關鍵的原因。” 據了解，KV Cache是一種優(yōu)化技術，常被用于存儲人工智能模型運行時產生的token的鍵值對（即key- value數值），以提高計算效率。 具體而言，在模型運算過程中，KV cache會在模型運算過程中充當一個內存庫的角色，以存儲模型之前處理過的token鍵值，通過模型運算計算出注意力分數，有效控制被存儲token的輸入輸出，通過“以存換算”避免了多數大模型運算每次都是從第一個token開始運算的重復計算，提升了算力使用效率。 此外，據鄭緯民透露，DeepSeek還解決了“非常大同時非常稀疏的MoE模型”使用的性能難題，而這也成了“DeepSeek訓練成本低最關鍵的原因”。 “DeepSeek比較厲害的是訓練MoE的能力，成為公開MoE模型訓練中第一個能訓練成功這么大MoE的企業(yè)。”鄭緯民說 此外，DeepSeek還充分利用專家網絡被稀疏激活的設計，限制了每個token被發(fā)送往GPU集群節(jié)點（node）的數量，這使得GPU之間通信開銷穩(wěn)定在較低的水位。 早先，圖靈獎得主、主導Meta AI研究的首席科學家楊立昆（Yann LeCun）認為，DeepSeek成功的最大收獲并非中國競爭對其他國家?guī)砀笸{，而是AI開源的價值使任何人都能受益。 “對那些看到DeepSeek表現(xiàn)并認為‘中國在AI領域正超越美國’的人而言，你的解讀錯了”，楊立昆在Threads寫道，“正確解讀應是‘開源模型正超越專有模型’”。