智東西作者 徐豫編輯 漠影
智東西1月29日報道，國產AI之光DeepSeek-R1正快速平替OpenAI、Meta、Google的模型，成為應用開發者的新選擇。
該模型在知名AI開源社群Hugging Face上的下載量已超70萬次，日增40%。
▲DeepSeek-R1躋身Hugging Face最受喜愛的模型前十名（圖源：Clem Delangue X主頁）
不過，DeepSeek強勁的增長勢頭，也引起了美方的高度關注。
今日凌晨CNBC報道稱，美國海軍基於“潛在安全和道德問題”，已要求內部人員禁止使用DeepSeek模型。
據玉淵譚天訊息，昨天，美國多名官員回應DeepSeek對美國的影響，稱其“蒸餾”技術是“偷竊”，正對其影響開展國家安全調查。
同日，DeepSeek官網的服務狀態頁面顯示：“近期DeepSeek線上服務受到大規模惡意攻擊，註冊可能繁忙，請稍等重試。已註冊使用者可以正常登入，感謝理解和支援。”玉淵譚天向安全專家諮詢並獨家瞭解道，DeepSeek這次受到的網路攻擊，IP地址都在美國。
截至發稿，在Chatbot Arena大模型榜單中，DeepSeek-R1基準測試排名已升至全類別大模型第二，超過OpenAI的o1和o1-mini模型，僅次於Anthropic的Claude3.5 Sonnet，熱度持續攀升。
一、DeepSeek衍生模型數量日增30%，下載量超320萬
Hugging Face首席科學官Thomas Wolf今天接受彭博社採訪時，透露了DeepSeek-R1開源模型上線一週後增勢強勁，並且該公司有計劃在DeepSeek-R1的基礎上，自研開源專案Open-R1。
Hugging Face社群內的開發者們正在公開復現DeepSeek-R1。主頁的135萬個模型中，檢索“DeepSeek”相關的模型有將近2700個。
Hugging Face聯合創始人兼CEO Clem Delangue 1月28日發帖稱，DeepSeek-R1的衍生模型至少有500種。
Thomas Wolf今天給出了最新資料，用DeepSeek-R1搭建的模型至少有670個，累計下載量超320萬次，日增約30%；而DeepSeek-R1的下載量超過70萬次，日增40%。
據Clem Delangue透露，DeepSeek-R1已進入該社群史上最受喜愛的模型前十名之列。
截至1月29日，Hugging Face社群點贊數排行前十的AI模型依次是：
1、黑森林實驗室的FLUX.1-dev
2、CompVis的stable-diffusion-v1-4
3、Stability AI的stable-diffusion-x1-base-1.0
4、Meta的Llama-3-8B
5、BigScience的bloom
6、Stability AI的stable-diffusion-3-medium
7、DeepSeek的DeepSeek-R1
8、Mistral AI的Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
9、Meta的Llama-2-7B
10、Meta的Llama-2-7B-chat-hf
二、Hugging Face開搞Open R1，要研究透DeepSeek
跟上眾多開發者的潮流，Hugging Face也打算基於DeepSeek-R1復刻一套自己的新模型，即Open-R1專案。
據Hugging Face官網1月28日介紹，Open-R1專案將重建DeepSeek-R1的資料和訓練管道，並在這個過程中驗證其效果、突破其上限，從而增強推理的透明度，以及積累可複製的經驗。
不同開發商的復刻方法不盡相同。針對DeepSeek-R1遺留的特定推理資料收集方法、未公開模型訓練程式碼、訓練時的計算和資料縮放定律等問題，Open-R1計劃透過以下步驟補齊這些空白板塊：
首先，從DeepSeek-R1中提取高質量推理資料集，來複制R1-Distill模型。
然後，複製DeepSeek用於建立R1-Zero的純RL管道，這個過程將涉及為數學、推理和程式碼任務，整理新的大規模資料集。
最後，可以透過多階段訓練，實現從基礎模型到SFT（監督微調），再到RL（強化學習）的模型進階。
▲Open-R1復刻DeepSeek-R1的計劃示意圖（圖源：Hugging Face官網）
按照Thomas Wolf的預期，其團隊將在接下來的幾個月內弄清楚這些細節問題，並應用於Open-R1專案。
三、谷歌前CEO：全球AI的轉折點已經到來
這場有關DeepSeek的硝煙，不僅僅籠罩了OpenAI、Meta、Google等一眾主流模型開發商，使其著手研究如何降低模型的開發成本；也進一步蔓延至中美兩國的AI博弈大局。
不到兩週前，美國商務部工業和安全域性（BIS）才頒佈了晶片出口限制最新規定。其中，BIS共拉黑了11家與先進AI技術有關的中國實體。
在The Verge昨晚的報道中，OpenAI前政策研究員Miles Brundage稱，像DeepSeek-R1這種推理模型通常需要使用大量GPU，會受到美國晶片出口管制的干擾。
在Miles Brundage看來，DeepSeek-R1使用了兩個關鍵的最佳化技巧，一是更高效的預訓練，二是思維鏈推理強化學習，這在一定程度上使其能以更少的GPU數量、更便宜的GPU，推動DeepSeek-R1實現了更強大的效能。因此，Miles Brundage稱，美國對GPU實施有效的出口管制，比以往任何時候都更為重要。
不過，OpenAI首席研究官Mark Chen則傾向於外界誇大了DeepSeek-R1的成本優勢。他一方面認可了DeepSeek獨立開發出了OpenAI o1級別的推理模型，但另一方面認為兩者在開發成本上的差距並沒有那麼大，仍然對OpenAI的技術路線持樂觀態度。因此，從某種意義上說，DeepSeek還是有被先進GPU卡脖子的風險。
另外，有不少觀點認為DeepSeek-R1的出現將惠及部分美國科技巨頭。
《華爾街日報》1月27日報道稱，DeepSeek-R1的技術突破意味著，不少美國科技巨頭可能不必花費太多時間、精力和算力，來訓練他們的AI模型。
而且這些模型都是開源的，開發人員可以檢查和修改其程式碼，並用它來構建自己的應用程式。這可以幫助更多小企業花費比閉源模式低得多的成本，用上AI，並且開源可以促進更多合作和實驗。
摩根士丹利分析師Brian Nowak稱，蘋果也將因DeepSeek等大模型的任何進展中受益匪淺，原因是蘋果“擁有現存最有價值的消費技術分發平臺”。
谷歌前CEO Eric Schmidt昨天告訴《華盛頓郵報》，他認為美國需要加大開源AI研發力度，開發出更多開源模型，鼓勵先進AI實驗室共享訓練方法，以及投資星際之門等AI基礎設施，以應對DeepSeek的迅速發展。
Eric Schmidt還一改去年“美國領先”的說辭，在《華盛頓郵報》專欄文章中稱，DeepSeek的崛起標誌著全球AI“轉折點”的到來，證明了中國可以用更少的資源與大型科技公司競爭。
結語：國產模型出圈新路線，Meta、Hugging Face等爭相模仿
目前，有的團隊和機構正在研究、復刻DeepSeek-R1，有的嘗試用該模型重塑自家模型，例如Meta、Hugging Face、UC伯克利、港科大等。
同時，2025年開年，DeepSeek-R1將推理模型競賽推向新拐點，有望憑藉低算力、高價效比的技術路線，開拓國產模型的全球市場。
春節期間DeepSeek掀起的這場AI風暴，仍在中美乃至全球科技、政金界產生持續影響，並不斷髮酵。這已經成為改變AI科技產業趨勢的風向標事件，智東西將持續跟進相關進展和報道，敬請關注。
