DeepSeek：开源人工智能模型，以及它为何对2026年的GEO至关重要

DeepSeek 是一家中国人工智能研究公司，也是它所构建的一系列开源大语言模型，采用宽松的MIT许可证发布，任何人都可以自行部署、微调并用于商业场景。它的代表作DeepSeek-V3和专注推理的DeepSeek-R1引起了全球关注，因为它们以远低于常规预算的训练投入，达到了与OpenAI领先系统相当的性能。

对营销人员和出版方而言，DeepSeek的重要性与ChatGPT、Gemini和Perplexity相同：它同样是一个在用户提问时阅读、总结并引用网络内容的引擎。随着基于DeepSeek这类开源模型构建的助手不断增多，问题就变成了您的内容是否结构良好，足以让这些系统找到、信任并引用。

DeepSeek是什么？

DeepSeek是一家已跻身主流的人工智能实验室，与OpenAI、Google、Anthropic和Meta并列。DeepSeek没有把模型权重保密，而是在Hugging Face和GitHub等平台上公开发布，这一策略让它们成为真正的开源大语言模型。其产品线涵盖编程、推理、数学、视觉语言任务和定理证明，但真正定义这个品牌的是两次发布。

DeepSeek-V3于2024年12月27日发布，是一个拥有6710亿参数的模型，性能超过Llama 3.1和Qwen 2.5，并可与GPT-4o相抗衡。DeepSeek-R1于2025年1月20日发布，是旗舰推理模型，在数学和逻辑问题上足以与OpenAI的o1匹敌。R1后来通过了同行评审并发表于《Nature》期刊，这对一个前沿模型而言是罕见的科学验证。

DeepSeek的运作方式：混合专家与推理

DeepSeek-V3采用混合专家架构，即模型内部包含许多专门的专家网络，并只把每个输入路由给相关的那些。在6710亿总参数中，每个词元只激活370亿，这让推理成本远低于同等规模的稠密模型。团队还采用了无辅助损失的负载均衡策略和128K词元的上下文窗口。

DeepSeek-R1在V3的基础上加入了显式推理。在给出答案之前，它会生成逐步的思维链，因此它属于更广义的推理模型类别。这种审慎的多步骤方式在困难问题上以速度换取准确度，正是整个行业测试时计算方法所共有的取舍。

DeepSeek-R1是如何训练的

R1的显著之处在于它对强化学习的高度依赖。团队首先对基础模型施加大规模强化学习，完全不做监督微调，得到了名为DeepSeek-R1-Zero的版本，其AIME 2024通过率仅靠强化学习就从15.6%攀升到71.0%。随后他们逐层加入合成推理数据、额外的强化学习、覆盖约60万条推理样本和20万条通用样本的拒绝采样，以及最后的对齐阶段。

该实验室还把R1蒸馏成15亿到700亿参数的小型模型，证明大规模推理能力可以迁移到紧凑的系统中。这在很大程度上依靠合成数据和强化学习方法，而不是不断扩大的人工标注数据集，其他开源实验室很快就开始研究这套配方。

DeepSeek为何撼动行业：成本与开放

最引人注目的是成本。DeepSeek公布训练V3约耗费278.8万GPU小时，成本约560万美元，而业界普遍引用的GPT-4等模型的估算成本为5000万至1亿美元；R1的增量训练成本接近29.4万美元。以这样的预算达到前沿水平的成果，挑战了只有少数资金雄厚的实验室才能参与竞争的假设。

开放性放大了这一影响。由于模型以MIT条款发布，开发者可以私有化运行、用专有数据微调，并避免按调用计费的接口费用。这种可获取性意味着DeepSeek支撑着越来越多的第三方助手和工具，这正是它频繁出现在人工智能搜索曝光度讨论中的原因。

DeepSeek为何对SEO和GEO重要

每一个基于DeepSeek构建的助手，都是您的品牌可能被呈现或被忽略的又一个界面。当用户向基于DeepSeek的工具提问时，模型会调用它的训练数据，在支持检索的配置中还会调用它能抓取的实时来源。如果您的内容清晰、结构良好且具有权威性，被引用的可能性就更大；如果内容单薄或难以解析，就会被跳过。

这正是生成式引擎优化和人工智能引用优化的核心：不只为某一个排名做优化，而是在众多人工智能系统中成为可信来源。由于开源模型扩散迅速，把DeepSeek纳入您的跨平台人工智能曝光度策略，可以避免过度押注单一助手。

如何在DeepSeek的回答中获得曝光

基本功与其他GEO工作一致。直接且尽早地回答问题，让模型无需猜测就能提取出一句清晰的表述。围绕推理模型会探索的各个子问题建立真正的主题深度，并让各个页面的事实保持一致，这样模型就不必在您自己网站上互相矛盾的说法之间做选择。

在技术层面，使用结构化数据，加强内部链接，并确保为这些工具供给内容的人工智能爬虫和检索系统能够访问您的页面。把这项工作建立在严谨的关键词研究与内容规划之上，有助于您精准锁定用户向DeepSeek及同类助手提出的问题。

应用场景与更广泛的DeepSeek产品线

DeepSeek-R1在创意写作、问答、编辑、摘要和长上下文理解方面表现出色，而推理变体则面向数学、编程和多步骤规划。除了这对旗舰模型，该实验室还推出了多个专用模型，例如用于形式化定理证明的DeepSeek-Prover、面向多模态图像任务的Janus系列，以及后来融合推理与直接回答模式、以减少词元消耗的混合版本。

对企业而言，开放许可证解锁了不受接口限制的私有化部署，这对数据要求严格的团队很有吸引力。这种灵活性加上低成本，正是DeepSeek在初创公司和大型企业中迅速普及的原因。

挑战与局限

作为开源模型，DeepSeek可以被任何人部署，这意味着质量和安全在很大程度上取决于运营方的配置，而非单一厂商的防护机制。任何大语言模型的输出都可能包含错误或人工智能幻觉，因此在高风险场景中使用前应先核实答案。

此外还有治理方面的考量。作为在中国研发的模型，DeepSeek对某些机构而言会引出数据处理和政策方面的问题，在使用托管服务而非私有部署时尤其如此。推理模型每个回答还会消耗更多词元和算力，因此这种深度主要在真正困难的任务上才划算，而不是简单的查询。

结论

DeepSeek把前沿级性能与开放许可证以及极低的训练成本结合在一起，这正是它的V3和R1模型重塑了人们对谁能打造有竞争力的人工智能的预期的原因。对营销人员来说，DeepSeek是又一个阅读并引用网络内容的引擎，因此获得曝光的路径与面对任何助手时相同：清晰的答案、深入的覆盖、干净的结构和可被抓取的页面。

若要更进一步，请把这一点与人工智能引用优化和开源大语言模型结合起来，并使用Sorank的研究与内容规划工具，锁定用户向人工智能助手提出的问题。参考来源：BentoML、Inferless和InfoQ。