中國 AI 迎頭趕上：DeepSeek 釋出 R1 模型，挑戰美國技術領先地位

中國 AI 實驗室 DeepSeek 近期推出了其開源推理模型 DeepSeek-R1，引發了業界廣泛關注。該模型被稱為「推理模型」，據稱在某些 AI 基準測試上，其表現可與 OpenAI 的 o1 媲美。R1 已透過 AI 開發平台 Hugging Face 以 MIT 許可證發佈，用戶可在無限制條件下將其商業化應用。

DeepSeek 聲稱，R1 在數個基準測試中超越了 o1，包括美國數學邀請賽（AIME）、MATH-500 和 SWE-bench Verified。其中，AIME使用其他模型來評估推理能力，MATH-500 專注於文字題，而 SWE-bench Verified 則測試程式設計任務。

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R1 模型有優勢，但受限於政治

據稱，作為推理模型，R1 具備獨特的自我校驗能力，這使其在物理、科學和數學等領域的可靠性優於傳統模型。儘管推理模型通常需要更長的運算時間 (幾秒至數分鐘)，但其高準確率對於處理複雜問題具有極大優勢。

技術報告指出，R1 包含 6710 億個參數，遠超許多現有模型。參數量通常與模型的解決問題能力成正比，這使 R1 成為一個規模龐大的模型。然而，DeepSeek 也提供了「精簡版」的 R1 模型，參數量從 15 億到 700 億不等，甚至最小版本可以在筆記本電腦上運行。完整版本的 R1 則需要更高性能的硬體支持，但透過 DeepSeek 的 API 使用，其成本僅為 OpenAI o1 的 5%-10%。

不過，R1 的中國背景也帶來了一些限制。由於中國網路監管規定，R1 必須符合「核心社會主義價值觀」，因此對某些敏感話題 (如：六四事件或台灣獨立) 拒絕作答。這是中國許多 AI 系統的共同特徵，其他像 Moonshot 的 Kimi 模型也受到類似約束。

中國 AI 的「彎道超車」、開源供應

DeepSeek 的 R1 模型凸顯中國 AI 產業在創新和資源優化上的快速進步。在面臨美國限制尖端晶片出口的挑戰下，中國 AI 開發者採用了諸如專家混合模型 (MoE) 等技術來優化計算資源分配。DeepSeek 此前還推出了一個名為 Fire-Flyer 2 的 AI 訓練集群，結合了約 10,000 個 Nvidia A100 晶片，成本和能耗均低於類似的國際系統。

DeepSeek 的「精簡版」R1 模型是另一項重要突破。這些模型不僅能在本地硬體上運行，還以開源形式提供，令 AI 技術在全球範圍內更易獲取和擴散。正如喬治梅森大學的 AI 研究員 Dean Ball 所指出：「這些高效的推理模型的普及，意味著它們將繼續以分散化方式存在，遠離任何自上而下的控制機制。」

出口管制：美國正提防 DeepSeek

儘管技術上取得進步，中國 AI 行業仍面臨巨大挑戰。2023 年底，美國政府進一步收緊了對中國 AI 相關技術和晶片的出口管制。除了先前的高階晶片禁令，新規則還可能限制中國公司獲取用於啟動高級 AI 系統的關鍵半導體技術。

對此，OpenAI 在一份政策文件中警告，美國政府應加強對本國 AI 技術的支持，以免中國模型在能力上趕超美國。在接受《The Information》採訪時，OpenAI 政策副總 Chris Lehane 更是點名 DeepSeek 的母公司 High Flyer Capital Management，稱其為一個「特別需要關注的組織」。