技术突破：DeepSeek算法创新，显著降低了显存占用和推理成本。仅需少量标注数据即可提升推理能力。这种突破减少了对海量数据的依赖，削弱了数据垄断企业的优势！
商业模式颠覆：DeepSeek选择完全开源模式，迫使闭源厂商（如OpenAI）面临竞争压力。近乎“免费”的性价比直接威胁现有商业模型的盈利能力！
全球AI竞争格局：DeepSeek是中国AI原创性突破，成功推动了中国从“技术跟随者”向“生态贡献者”转型，展示了通过技术创新突破美国芯片封锁的可能性！
广泛应用场景：DeepSeek在智能客服、互联网、教育、医疗、金融、电商、交通等多个领域展现出广泛的应用前景。
大模型的发展历程大致分为四个阶段：自然语言处理（NLP）、语言大模型、多模态大模型、推理大模型。从最初的萌芽到如今的多模态、推理大模型的广泛应用，大模型已经成为推动行业发展的重要力量。
DeepSeek-V3为自研MoE模型，多项测评成绩超越了Qwen2.5-72B等其他开源模型，并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o等不分伯仲。通过算法和工程上的创新，DeepSeek-V3的生成速度相比V2.5模型实现了3倍的提升，为用户带来更加迅速流畅的使用体验。
DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI-o1正式版。
DeepSeek大模型在开源模式、中文能力、推理能力、推理成本、合规风险等方面优势巨大，技术落地应用为各行业带来了显著变化和效果提升！
过去智能机器人无法正确计算数理问题，比如常见的电商场景，商品在各种打折规则下的价格计算，就是出错雷区。现在DeepSeek大模型应用以后，可以智能分析和解答各种计算场景的问题。
DeepSeek之前的多数大模型，由于推理能力欠缺，在对话、邮件和工单智能辅助场景中，多层级复杂级联字段抽取准确率不高。某客户使用国内知名大模型抽取准确率是78.5%，OpenAI4抽取准确率是85.9%，而现在DeepSeek抽取准确率高达95%！
例如某客户营销场景需要生成小红书文案，使用之前主流大模型，生成的文案表达比较生硬。而现在，使用DeepSeek生成的内容”中里中气“，更加容易给中国百姓带来亲切感和舒适感。
在企业实际业务场景中，经常需要销售根据产品功能卖点、销售额排名、销售地区分布等各项数据指标进行分析，规划下一步的销售策略。过去大模型的分析能力弱，经常没有结果或者分析的不透彻。现在，DeepSeek大模型应用后，能够合理组织分析过程，给出专业分析结果和建议，更好的指导下一步销售过程并执行！
