DeepSeek 作为 AI 领域备受瞩目的存在，在多个方面展现出显著亮点。它在用户增长和活跃度上成绩斐然，仅 7 天用户就突破 1 亿，上线 5 天日活便超越 ChatGPT 历史峰值，18 天突破 1600 万，增速是 ChatGPT 的 13 倍，这一数据直观地体现出其在全球 AI 产品领域强大的竞争力 。
DeepSeek 的出现引发了 AI 行业格局的重大变革。它让美股一夜之间蒸发 2 万亿人民币，其中英伟达股价盘初下跌超过 12%，单日市值损失超过 4000 亿美元，改变了 AI 市场的竞争态势。其创始人梁文锋有着丰富的履历，不仅在量化投资领域经验超 15 年，管理基金规模在 2021 年突破千亿元，还在 AI 领域积极探索，推动了幻方量化的 AI 化转型，并于 2023 年成立深度求索（DeepSeek）。他的成就和经历体现出 DeepSeek 背后强大的团队实力和战略眼光。
在技术和成本方面，DeepSeek 成果显著。它通过算法创新和算力优化，实现了性能、成本、开源、本土化等多维度突破，例如采用 MoE 架构、混合精度训练等技术，使推理成本直降 95%。训练成本方面，即便不考虑前期投入，DeepSeek - R1 模型训练成本仅为 560 万美元，远低于美国开放人工智能研究中心、谷歌等科技巨头；推理成本上，其 API 成本输入 Token 最低 0.07 美元 / 百万（缓存命中时仅 1 元人民币 / 百万），输出 Token 成本 1.10 美元 / 百万，仅为 GPT - 4 的 5% - 20%，个人用户完全免费或月费 4.5 美元（约 32 元人民币），价格不到 ChatGPT 的 1/4，这种成本优势让它在市场上极具竞争力。
DeepSeek 的应用场景极为广泛，为帮助用户更好地使用，提供了多种入口和丰富的提示词。在入口方面，有正宫入口，还有秘塔搜索、360 纳米 AI 搜索等最佳备选入口，微信搜一搜也灰度测试接入了 DeepSeek 的 “AI 搜索” 入口，用户可免费使用 DeepSeek - R1 满血版模型。提示词涵盖 6 套傻瓜式公式，如背景 + 需求 + 约束条件、身份 + 任务 + 要求 + 例子等，以及教育、医疗、金融等 14 个领域的模板和 132 条即用模板库，能满足不同场景下的多样化需求，从职场办公的会议纪要整理、PPT 设计，到电商场景的产品文案撰写、电商运营策略制定，再到学习教育场景的学习计划制定、论文写作指导等，都能提供有效的支持。
不过，DeepSeek 也面临一些争议和局限性。在争议方面，其训练成本宣称仅 550 万美元，但这可能未包含全部隐性成本；技术原创性被质疑，有人认为它模仿 ChatGPT 等国外模型，但实际上它在工程优化上有创新；开源策略也被误解，虽然开源了部分内容，但训练数据等关键信息并未完全开源，且开源版本和商业版在功能、性能、技术支持和适用性上存在差异。局限性体现在功能无法覆盖所有场景，在处理罕见的复杂语言结构、解读极冷门的专业术语或应对高度个性化的用户需求时可能出现问题，在医疗领域处理复杂症状描述或专业化文献时也可能出现理解偏差；多语言支持能力不足，对部分小语种的覆盖和翻译准确度有待提高；深度逻辑推理存在技术缺陷，处理复杂数学问题或需要创造性工作时依赖人类；还存在数据隐私与合规风险，被美国质疑非法获取数据，在意大利因隐私问题被下架，同时其低成本和高效特性可能被黑灰产滥用。
尽管存在争议和局限，DeepSeek 依然获得了众多企业的认可和接入。国央企如中国电信天翼云、中国移动、中国联通等纷纷与其合作；汽车领域的吉利汽车、东风汽车等多家车企也接入了 DeepSeek；手机 / 芯片领域的英特尔、OPPO 等企业，海外的 AMD、英伟达等公司，以及 AI 应用与工具、云服务、网络安全、医疗、教育等多个领域的众多企业都与 DeepSeek 展开合作，这充分显示出它在行业中的重要地位和广泛影响力。
