DeepSeek 拿了腾讯和宁德时代 150 亿美元,还要上市了,钱主要砸数据中心和开源模型,这家公司动向值得盯。
DeepSeek深度求索
Open-weight DeepSeek V and R model series
What they do
Founded in Hangzhou in 2023 and incubated by quant fund High-Flyer, DeepSeek releases the DeepSeek-V series and the reasoning-focused DeepSeek-R series, known for open weights and low training costs.
Latest coverage
Stories in the feed that mention this company有人翻出 DeepSeek 的股东名单,CATL、SMIC、Geely 这些硬件厂都在里面,和美国实验室靠风投养的模式很不一样,评论区吵得挺热闹。
The headline price is low, but the benchmark shows the real cost lives in tokens: ~7k-token search results make DeepSeek's model cost the 2nd highest on the board at ~US$0.023 per task. Developers building search-augmented agents should weigh that against the weak BrowseComp score of 63%, which trails Perplexity variants and Octen at 85% to 87% on multi-hop tasks. Compared with alternatives like Exa and Firecrawl, DeepSeek wins on price, not on factual accuracy.
DeepSeek 融了约 1000 亿元,宁德时代和腾讯都进来了,还想跟 OpenAI 掰手腕,这轮钱的去向和上市计划都聊了。
腾讯做了个“懂了鸭”,老师家长打句话就能生成能拖能玩的 3D 课件,背后接了 DeepSeek 和 Kimi 一堆模型,跟豆包爱学走的是完全不同的路子。
MoE 模型太大跑不动?这篇论文的 SPARE 方法不用训练,按每层路由熵决定剪多少专家,Qwen3 剪一半还涨了 6 个点。
arXiv 上这篇论文教你怎么把 7B/8B 模型压到 3-4 比特还给太空机器人用,混搭三种量化器比单用一种效果更好,做端侧部署的可以看看。
这篇论文测了 16 个模型当支付审批监控器的表现,发现一起失效的根源是共享证据源,结论是数来源别数票,做智能体安全的人可以看看。
有人给 VHDL 代码生成做了个专门基准,18,500 多条样本微调后语法正确率到 92%,还真能跑上 FPGA 硬件,做芯片设计的可以看看。
博主在猜 DeepSeek V4.1 Pro 的预训练量会破 50T tokens,还拿 Microsoft 的 MAU 和 OpenAI 的规模做对比,算力党可以看看。
这条帖子把 DeepSeek V4.1 的超低价拆成了一盘棋:压价、锁推理栈、自建 Ascend 算力,读完你会重新理解国产模型怎么打价格战。