DeepSeek是什么？2026年DeepSeek完整指南

DeepSeek（深度求索）是一家来自中国杭州的 AI 团队。2025 年 1 月，它用一款训练成本号称极低的开源模型 R1，让辉达（Nvidia）股价在单日蒸发近 6,000 亿美元，被市场称为「DeepSeek 时刻」。一年多后，它推出 2026 年的新旗舰 V4，并完成约 70 亿美元融资。这篇指南一次整理：DeepSeek 是谁、模型怎么演进、如何使用、开源到什么程度，以及围绕它的隐私与地缘争议。

DeepSeek 是什么？从幻方量化走出的 AI 团队

DeepSeek 成立于 2023 年 7 月，是中国量化避险基金幻方量化（High-Flyer）分拆出来的 AI 研究团队。幻方本身成立于 2015 年，靠自建 GPU 丛集做量化交易，也因此累积了训练大型模型所需的算力。DeepSeek 创办人兼执行长梁文锋同时是幻方的执行长，透过持股实体握有 DeepSeek 约 84% 股权。公司总部位于杭州，团队刻意维持精简、以研究为导向，2025 年时约仅 160 人。与多数 AI 公司不同，DeepSeek 从一开始就把目标放在通用人工智慧（AGI），而非急于商业化。

在 2026 年首轮融资后，梁文锋的身价据估翻倍至约 360 亿美元，一度被称为全球最富有的 AI 创办人。

2025 年 1 月的「DeepSeek 时刻」：辉达单日蒸发 5,890 亿美元

2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 发布主打推理能力的 R1，性能对标 OpenAI 的 o1，却宣称只用了远低于同业的训练算力。恐慌很快传导到市场：1 月 27 日，辉达单日市值蒸发 5,890 亿美元，是美国股市史上单一公司最大单日跌幅，股价重挫约 17%。同一天，DeepSeek 也超越 ChatGPT，登上美国 iOS 免费 App 排行第一。

外界最常引用的「训练成本仅 560 万美元」数字，其实出自 DeepSeek V3 的技术报告，指的只是最终一次正式训练的算力成本，约 2,048 张 H800 GPU、跑约 55 天，并不包含先前的研究、实验、资料与人力等投入。半导体研究机构 SemiAnalysis 估计，DeepSeek 累计的 GPU 资本支出可能高达约 5 亿美元。换句话说，那个小数字是真的，但它是一个很窄的「边际算力」成本，而非 DeepSeek 的全部花费。

模型演进：从 R1 到 2026 年旗舰 V4

DeepSeek 的模型大致分成两条线：以 V 为名的通用模型，以及以 R 为名、专攻推理的模型。从 2024 年的 V2、V3，到 2025 年 1 月引爆话题的 R1，DeepSeek 逐步把「思考」能力整合进主线：2025 年 8 月的 V3.1 首度采用混合思考架构，年底的 V3.2 再导入稀疏注意力（DSA）以提升长文效率。外界一度盛传的独立版 R2 最终没有单独推出，推理能力被并入 V3.1 到 V4 这条混合路线（完整版本可查 DeepSeek 官方更新纪录）。

2026 年，这些线被新旗舰 V4 整合。V4 内建可选的「思考模式」，等于把过去 R1 负责的推理任务也一并吸收。它在 4 月 24 日以预览版亮相，分为效能较强的 V4-Pro 与轻量的 V4-Flash，两者都支援 100 万 token 的上下文长度，足以一次读进整套程式码库或长篇文件。7 月 31 日，DeepSeek 推出 V4-Flash 的正式版，强化了自主代理（agent）能力并再度调降 API 价格；更大的 V4-Pro 正式版，截至 8 月初仍在预览阶段。

V4 最受关注的是效率。根据麻省理工科技评论，V4-Pro 只需要前一代 V3.2 约 27% 的运算量、10% 的记忆体用量，V4-Flash 更压到 10% 运算量、7% 记忆体。效能方面，DeepSeek 称 V4-Pro 可与 Anthropic 的 Claude Opus 4.6、OpenAI 的 GPT-5.4 与 Google 的 Gemini 3.1 等顶级闭源模型并驾齐驱，这些是 DeepSeek 自己公布的跑分，宜视为厂商说法。V4 也特别针对华为升腾（Ascend）等中国国产晶片做了优化。

怎么用 DeepSeek：网页、App、API 与本地部署

一般使用者最简单的方式，是直接用官方网页版 chat.deepseek.com，或下载 DeepSeek 手机 App，介面与 ChatGPT 类似，可免费对话并开启深度思考模式。

开发者则透过 API 串接。DeepSeek 一向以低价著称，以官方公布的价格为例，V4-Flash 每百万 token 输入约 0.14 美元、输出约 0.28 美元；更大的 V4-Pro 输入约 0.44 美元、输出约 0.87 美元，命中快取时还会更低。这样的定价往往只有同级美国闭源模型的数分之一，也是它在开发者之间快速普及的关键。

由于 DeepSeek 开放模型权重，进阶使用者也能把模型下载到本地执行，例如透过 Ollama 在自己的电脑或伺服器上跑，资料不必送上云端。完整的 V4 模型体积庞大、需要高阶硬件，但 DeepSeek 也释出多个体积较小的蒸馏版本，让一般硬件也能尝试。

开源与授权：MIT 权重与蒸馏模型