编译：元宇宙之心
人工智能正以前所未有的速度迅猛发展。在众多备受瞩目的AI模型中，DeepSeek脱颖而出。
安卓手机上DeepSeek的安装量猛增，这就足以证明在一些关键的细分领域里，DeepSeek有着其他产品比不了的用户体验。与谷歌Gemini相比，DeepSeek在多个方面展现出了独特的功能和显著优势。
DeepSeek和Gemini都具备总结的能力，但DeepSeek生成的总结内容可读性更强。
当使用“用150字给我总结一下近期AI的创新成果”这样的指令进行测试时，DeepSeek以清晰的要点形式给出了关键结论，尽管字数稍微超出了限制。而且DeepSeek分析的信息更多，还附上了参考文献，方便用户进一步探索。
Gemini给出的总结简洁准确，不过它采用的是段落形式，在用户友好性方面就不如DeepSeek了。
DeepSeek是一款免费的开源AI模型，无需支付订阅费用。相比之下，Gemini采用的是免费增值模式。其基础功能是免费的，但像实验性的2.0专业版模型、深度研究以及大文件上传等高级工具，则需要订阅Gemini高级版才行。
基于云端的Gemini在返回响应之前，会将每个请求发送到外部服务器进行远程处理，这就导致了延迟情况的出现，延迟的时长会因网络速度、服务器负载以及地理距离而有所不同。服务器流量高的时候，可能会导致等待时间变长、响应变慢，甚至会出现暂时无法使用的情况。
而在本地计算机或服务器上运行DeepSeek，由于所有计算都在本地进行，就消除了云端通信的延迟，避免了这些问题。
DeepSeek R1的训练方法采用了带有结构化奖励系统的强化学习，以此来优化准确性和格式，其表现优于传统的神经奖励模型。
据报道，它使用2048块英伟达H800 GPU，仅用55天就完成了训练，成本降低至550万美元，比Gemini预计的1.91亿美元要低得多。不过，专家也提醒，DeepSeek在成本方面的说法缺乏足够的透明度，可能并不准确。
当用户最需要AI帮助却无法联网时，就无法获得人工智能的支持了。基于云端的人工智能需要稳定的网络连接才能回答问题、总结文档或生成创意。
虽然Gemini Nano支持离线功能，但它无法完全发挥出云端版本的全部潜力。这使得DeepSeek在需要离线使用人工智能的场景中具有优势，因为自行托管DeepSeek可以让用户随时随地获得离线的AI服务。
大多数人都希望自己的搜索历史、笔记以及交互记录能保持私密。基于云端的AI模型会将数据传输到远程服务器进行处理。
尽管像谷歌和OpenAI这样的提供商采用了加密技术和数据保留政策，但使用基于云端的人工智能就意味着用户得信任第三方来处理他们的信息。
这对于处理机密或专有内容的用户来说存在风险，因为他们对数据的存储和使用几乎没有控制权。例如，谷歌可能会存储、分析并利用用户的个人财务数据、私人想法或创意项目，以改进其模型。
DeepSeek提供了一种本地人工智能解决方案，它将所有的查询、响应以及处理过程都保留在用户的设备上。这就消除了人们对于数据泄露、未经授权的访问或者服务器被入侵等问题的担忧。
Gemini允许用户使用“Gems”功能创建定制的人工智能专家，但用户无法访问其源代码或模型参数。这就使得用户只能进行预先设定好的调整，而无法对模型处理进行根本性的改变。因此，用户无法整合专业的数据集，也无法针对特定的应用场景优化性能。
DeepSeek的开源框架则完全开放了对其核心架构的访问权限，为研究人员、企业以及AI爱好者提供了一个强大的选择。用户可以根据特定行业、专业应用以及独特的语言需求来调整该模型。
例如，医学研究人员可以使用特定行业的术语和案例研究来训练DeepSeek，从而提升它对症状、检验结果以及医学文献的解读能力。同样，企业可以整合专有的数据来定制人工智能工作流程，优化自动化程度，并改善客户交互体验。
与遵循企业发展路线图的专有模型不同，DeepSeek受益于集体的贡献，这些贡献能够加速漏洞修复和安全补丁的推出。因此，与闭源模型相比，DeepSeek能够更快地发现并解决漏洞、偏差以及性能瓶颈等问题。
开源生态系统也加速了功能的扩展。开发人员无需等待官方更新，就可以添加缺失的功能选项，这使得第三方插件、应用程序编程接口（API）集成以及性能提升等方面的生态系统不断发展壮大。这也使得开发人员能够在没有专有约束的情况下，将DeepSeek嵌入到各种应用程序中。
闭源模型实施预先设定的内容审核政策，出于伦理、法律或降低风险等原因，这些政策会限制对敏感话题的讨论。
尽管内容过滤能防止滥用情况发生，但当人工智能拒绝合理的研究主题或关键的社会问题时，就可能会导致意外的审查情况出现。这与西方人工智能模型中的限制类似，在西方模型中，过滤器会阻止关于有争议或法律敏感问题的对话。
DeepSeekR1去除版提供了一种独特的方式。当用户在本地安装或自行托管该模型时，就可以使用不受限制的版本。这是通过一种称为“去除”的过程来实现的，即去除内置的拒绝机制，通过修改模型的内部机制来消除拒绝行为。
开源访问权限使得用户、研究人员和监管机构能够对DeepSeek进行独立审查。这样就可以彻底检查其中存在的偏差、安全漏洞以及伦理问题。
闭源模型的运行就像一个“黑匣子”，用户只能完全依赖于提供商所做出的保证。由于无法访问代码和训练数据，用户无法全面了解这些模型是如何做出决策的，也无法确定它们是否存在偏差、错误或者受到恶意操纵。
在医疗保健领域，AI模型用于诊断疾病、推荐治疗方案以及管理患者数据。一个存在偏差或不可靠的人工智能系统可能会导致误诊和不公平的结果。
通过访问DeepSeek的训练数据，医疗专业人员和人工智能伦理学家可以验证该模型是否使用了多样化、具有代表性的数据集，从而减少系统性偏差。
在金融领域，AI模型会影响贷款审批、欺诈检测以及推动算法交易。缺乏透明度使得用户无法评估一个人工智能系统是否不合理地拒绝了某些特定人群的贷款申请，或者其投资决策是否基于有缺陷的数据。
最后，DeepSeek的出现给西方敲响了一记警钟。
作为一个成本更低、开源且高效的大型语言模型，它挑战了专有人工智能解决方案的主导地位。倘若一切顺利，DeepSeek成功背后所依靠的算法，或许能够为西方带来启发，推动他们开发出更具性价比的人工智能产品。
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