DeepSeek 是什么？ 对目前的 AI 有什么影响？

DeepSeek（深度求索）是一家成立于 2023 年的中国 AI 公司，也是一系列大型语言模型与 AI 服务的名称。2025 年的 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 让市场注意到它的低成本训练与推理能力；截至 2026 年 10 月，官方 API 已更新到 DeepSeek-V4.1-Flash 与 DeepSeek-V4-Pro，支援 100 万 token 的上下文，以及一般回答与思考模式。这篇文章保留 V3、R1 的发展脉络，同时把现行模型、功能与价格更新为官方最新资料。

什么是大语言模型(LLM)？

大语言模型的英文是 Large Language Model，简称 LLM，是一种从大量文字与其他资料中学习规律、用来理解及生成内容的 AI 模型。ChatGPT 是 OpenAI 的 AI 服务，Gemini 是 Google 的模型与服务品牌，DeepSeek 则是公司、服务与模型家族的名称，三者不能直接当成同一层级的「模型名称」。

DeepSeek 是一家什么公司？

深度求索（DeepSeek）是一家成立于 2023 年的中国 AI 公司，官方长期目标是推进通用人工智慧（AGI）。产品包含网页与手机版 DeepSeek Chat、API 平台及可下载的模型权重；现行服务可用于文字与程式生成、推理、翻译、资料整理、工具呼叫与视觉理解。

Deepseek官方网站

DeepSeek 主要创新核心技术

DeepSeek 的模型持续更换架构。V3 与 R1 世代的重点是 MLA、MoE、FP8 训练与 DualPipe；2026 年推出的 V4 系列则加入 DeepSeek Sparse Attention（DSA）等新设计，把上下文扩大到 100 万 token，并强化工具呼叫、程式开发与代理任务。以下技术要分世代理解，不能把 V3 的规格直接当成目前所有 DeepSeek 模型的规格。

多头注意力 Multi-head Latent Attention (MLA)

• 目标：让电脑处理很长的文字时，减少记忆体的使用，并且加快处理速度。

• 方法：MLA 透过压缩注意力所需的 key-value 表示，降低长文本推理时的记忆体与运算负担。这是 V3、R1 世代的重要设计；现行 V4 系列已採用 DSA 等新架构，不能再用 MLA 概括最新模型。

• 应用：适合处理很长的文章或对话，比如法律文件或多轮对话。

混合专家(MoE)架构

• 目标：让电脑在处理複杂任务时更有效率。

• 方法：MoE 会在每个 token 只启动部分专家参数，不必每次动用整个模型。V3 与 R1 的主模型是 671B 总参数、每个 token 约启动 37B；V4-Pro 为 1.6T 总参数、49B 启动，V4-Flash 为 284B 总参数、13B 启动。

• 特点：这样的好处是，电脑跑得更快，而且还更省电、更省钱。

FP8 高效能使用记忆体

• 目标：让电脑在训练模型时，减少记忆体使用并加快运算速度。

• 方法：DeepSeek-V3 採用 FP8 混合精度训练，目的是降低记忆体与运算成本。这项说法描述的是 V3 训练架构，不代表现行所有模型都使用完全相同的精度配置。

• 通讯优化：在多个 GPU 之间传输资料时，使用一种叫做「DualPipe」的技术，让资料传输更顺畅，减少等待时间，提升整体效率。

什么是 AGI?

AGI 是「人工通用智慧」的英文简写，全名为 Artificial General Intelligence，通常指能跨领域理解、学习并处理多种任务的 AI。AGI 并没有一致公认的测试标准，也不等于一定具有自我意识。目前公开的 DeepSeek、ChatGPT、Gemini 等产品仍是依模型、资料与工具完成特定任务，不能直接认定为 AGI。

DeepSeek- V3、DeepSeek- R1的比较

DeepSeek-V3 于 2024 年 12 月发布，DeepSeek-R1 于 2025 年 1 月发布。R1 延续 V3 的基础架构，主要差别在后训练与强化学习，目标是提升数学、程式与複杂推理能力；V3 则是一般用途模型。这张表保留两个重要历史版本的差异，但目前 DeepSeek 官方 API 已更新为 V4.1-Flash 与 V4-Pro。

DeepSeek- V3、DeepSeek- R1 的比较表

（手机版表格可左右滑动）

什么是NLP?

NLP 的英文全名是 Natural Language Processing，也就是「自然语言处理」的意思！简单来说，自然语言处理（NLP）是一种让电脑能「读懂」和「处理」人类语言的技术。现在，很多公司都有大量的文字和语音资料，像是电子邮件、简讯、社群媒体贴文等等，NLP 就是帮助他们从这些资料中提取有用资讯的工具。

DeepSeek 跟 ChatGPT 有什么不一样？

DeepSeek 是公司、模型家族与 AI 服务品牌；ChatGPT 是 OpenAI 的 AI 服务，背后会随版本使用不同 GPT 模型。两者都能对话、推理、处理档案与协助写程式，但模型来源、开放方式、资料政策和计价方式不同。以下资讯以 2026 年 10 月 8 日官方页面为准。

（手机版表格可左右滑动）

DeepSeek 与其他 LLM 的评测

下方图片是 DeepSeek-R1 在 2025 年发布时的官方评测，适合用来理解 R1 当时在数学、程式与推理方面的定位，但不能代表 2026 年最新模型排名。截至 2026 年 10 月，DeepSeek 已推出 V4.1-Flash 与 V4-Pro；OpenAI 也已更新到 GPT-6 系列，跨年份基准不能直接当成现在的胜负结论。

DeepSeek 与其他 AI 评测比较(2025年)

【图片来源：https://api-docs.deepseek.com/】

DeepSeek API 要花多少钱？

DeepSeek API 以每百万 token 计价。token 是模型处理文字的基本单位，输入、快取命中与输出会分开计费。截至 2026 年 10 月 8 日，DeepSeek-V4.1-Flash 非快取输入每百万 token 为离峰 0.15 美元、尖峰 0.30 美元，输出为离峰 0.60 美元、尖峰 1.20 美元；DeepSeek-V4-Pro 非快取输入为 0.66／1.32 美元，输出为 1.98／3.96 美元。下方图片是旧版价格截图，现行费用请以官方价格页为准。

DeepSeek API 费用表

【资料来源：https://api-docs.deepseek.com/】

DeepSeek 的各种争议

DeepSeek 是一家崛起很快的 AI 公司，技术和产品都很吸睛，但它在发展过程中也捲入了不少争议，主要可以分成以下几个争议：

抄袭风波

OpenAI 曾公开表示，正在调查 DeepSeek 是否以模型蒸馏方式使用 OpenAI 的输出；这属于指控与调查，不等于已完成司法或监管认定。文章不应直接写成 DeepSeek 已抄袭，也不能把尚未公开的训练流程当成确定事实。

资料来源疑云

DeepSeek 没有公布完整训练资料清单，因此外界无法逐笔确认授权状态。版权与模型输出蒸馏问题仍有争议，较准确的说法是「资料来源与授权缺乏完整公开」，而不是直接判定所有资料都未经授权。

安全隐患

国家资通安全研究院曾公布 DeepSeek 离线模型测试，指出安全防护与越狱攻击防禦不足；数位发展部也提醒云端服务涉及跨境传输与资讯外洩疑虑。企业若要使用，至少要避免输入个资、客户机密、原始程式码与未公开文件，并先确认资料处理位置及内部规范。

政治与地区限制

臺湾行政院于 2025 年宣布公务机关全面禁用 DeepSeek AI 服务，包含云端、App 与地端下载；数位发展部同时说明，目前没有全面限制一般民众使用，但提醒注意资安与隐私风险。其他国家与机构的限制范围不同，不能概括成全球全面禁用。

什么是 DeepSeek 开源？

DeepSeek 的「开放」主要是公开部分模型权重与技术报告，让开发者可以下载、部署、研究与依授权条款修改。这不代表训练资料、资料清理流程、线上服务程式码与所有产品细节全部公开。对企业来说，开放权重的好处是可以自行部署、测试与控管资料流向；但模型很大，仍要评估 GPU、维运、授权、安全更新与内容治理成本。判断能不能商用时，应查看每一个模型版本附带的授权，而不是只看到「开源」两个字就认为没有条件。

如何使用 DeepSeek?

一般使用者可以直接使用 DeepSeek 网页版，或从官方连结前往 App Store、Google Play 下载 App；官方说明聊天服务可免费使用。开发者则可使用 API，现行模型为 DeepSeek-V4.1-Flash 与 DeepSeek-V4-Pro，按 token 计费。

【DeepSeek网站版：https://chat.deepseek.com/】

对 SEO 有什么影响？

DeepSeek 对 SEO 的影响不只在于中文生成能力，而是企业多了一个可用于关键字整理、搜寻意图分类、内容大纲、程式辅助与资料分析的模型选项。真正影响排名的仍是内容是否正确、有用、能回答搜寻需求，不能把 AI 产文直接当成 SEO 成效。若要把网站内容、GSC 或客户资料交给云端模型分析，也要先处理个资、商业机密与资料跨境风险。

〈延伸阅读：2026 AI SEO怎么做？从搜寻排名到AI摘要的优化重点一次看！〉

对网站设计有什么影响？

目前 AI 已能协助网站需求整理、资讯架构、文案、程式、测试与图片理解。DeepSeek-V4.1-Flash 已支援原生视觉理解，可以看懂图片与介面，但官方没有把它定位成专门的图片生成模型。实务上可用来检查画面、整理修改需求与协助写程式，最终版型、品牌一致性、无障碍与转换流程仍需要人工确认。

〈延伸阅读：网站设计最重要的10件事，网页设计公司不会告诉你实话〉

对AI市场有什么影响？

DeepSeek 已经不是「刚出现、还不确定是否开放」的阶段。2026 年的 V4 系列把 100 万 token 上下文、思考模式、工具呼叫、代理能力与较低 API 价格带进市场，确实让其他模型供应商面临价格与效率竞争。不过企业选模型不能只看每百万 token 单价，还要比较实际任务准确度、输出长度、延迟、资料政策、可用地区、服务稳定度与维运成本。低单价不一定等于整体成本最低。

结论

DeepSeek 已从 2025 年的 V3、R1 发展到 2026 年的 V4.1-Flash 与 V4-Pro，模型、API、App 与开放权重生态都更完整。它的优势是成本、长上下文、推理与代理能力，风险则包含资料治理、资安、地区政策与版本变动。它不是一定取代 ChatGPT，也不是因为价格低就适合所有企业。实际选择时，先拿自己的内容、程式或客服任务做测试，再比较准确度、总成本与资料风险；涉及个资或机密资料时，不要直接放进未经审核的云端 AI 服务。

〈延伸阅读：写文案用ChatGPT好吗？AI为SEO带来什么影响？〉

(本文为达文西数位科技所有，禁止转载图文)