其实就其成功的核心而言，它被业界称为开创性地实现了“轻量化知识蒸馏”技术。这就意味着，相当于将千亿参数大模型的智能压缩到移动端可承载的小体积，类似于让2G网络用户也能使用AI服务。由于DeepSeek V3引入了独特的专家混合（MoE）模型架构，在推理时可以选择部分模型进行计算，避免了大量不必要的计算，提高了模型的运行效率。这样一来，它的平民化普及就成了更高的条件。所以甚至有人说从此对算力的需求不再那么令人感到焦虑了。

是的，在资讯极大丰富的时代，过往的大模型依然是一种对大数据进行极其复杂的汇编演绎，然后使其顺理成章，并貌似创造产品那样去回应咨询者。然而，当人们需要的不只是资讯的大杂烩，而是更深层的思考，更有方向感的导向时，AI的升级也就势在必行。因此DeepSeek V3的关键就在于通过思维链条，逐步分解复杂的问题，一步步得到令人意想不到的甚至惊叹的结果。如此高效训练，采用多令牌训练目标、多头潜在注意力等技术，提高了数据处理效率，减少了计算量，提升了模型性能，也能在一定程度给出更精准而不是泛泛而谈的内容。

此外，应用场景的丰富也让这个大模型工具能够在很多地区迅速得以应用。比如媒体就报道了，在撒哈拉以南地区，DeepSeek的医学影像诊断模块准确率已达三甲医院主治医师水平，为医疗资源匮乏地区提供了帮助。其独创的文化基因解码器可识别2000种文化符号，帮助不同文化背景的人在对话中消除文化误读。如此等等，貌似并不是DeepSeek的首创，但确实是性能调优之后的一种巨大进化。

因此，通过不断优化模型架构和训练方法，在降低成本的同时提升性能，进而能惠及大众，这才是一家科技公司及其产品了能够被社会接受和尊重的原因。相比之下，如果只是靠换个马甲，模仿名称、借鉴外表甚至全盘山寨，然后就赶紧靠注册会员充值一年赚一笔的商业模式，就显得非常低档且短期。因为在不断迭代的大模型面前，使用这种收割法的公司基本也只能是短命行为。别说引领科技潮流，连服务还能不能持续都很成问题，当然也很难获得人们的真正拥抱。