隨著人工智慧快速演進，新的模型不斷挑戰既有市場。由中國初創團隊推出的 DeepSeek R1 便是其中一顆震撼彈。它以開源、成本低、專注推理能力為主打，橫空出世便觸發全球 AI 股市震盪。
DeepSeek 成立於 2023 年，僅一年多時間，他們便推出了 DeepSeek V3 和 R1 等系列模型，迅速吸引全球關注，企業 AI 市場的市占率位居中國前三。你對 DeepSeek 的模型可能感到好奇：它用了哪些技術？中文表現是否優異？使用上有沒有風險？這篇將從技術、應用到市場反應進行分析。
文章也會同步介紹戰國策 AI 顧問服務。若您想在企業內導入多模型或尋求專業 AI 諮詢，可參考文末說明。
DeepSeek R1 何以引起全球關注？
在深入技術細節之前，先快速瀏覽 R1 的亮點：
- 低成本、高性能： R1 的訓練成本僅數十萬美元，相較於 GPT‑4o 等模型動輒耗費上億美元，成本驚人降低。
- 混合專家架構： R1 採用 Mixture‑of‑Experts（MoE）結構，這種設計能提升推理速度並降低記憶體需求。
- 雙語推理能力佳： R1 在中文與英文的數學、編程任務上表現出色。它在 MATH‑500 和 AIME 測驗的得分超越許多美國模型。
- 開源和 MIT 許可： DeepSeek 團隊將 R1 以 MIT 開源授權釋出，允許自由使用與修改，讓開發者能快速整合並衍伸創意應用(但也引發對知識產權的討論)。
- 價格低廉： R1 API 的使用成本遠低於競品。官方定價約每百萬 token 2.19 美元；相比之下，OpenAI O1 每百萬 token 要價 60 美元。價格優勢帶來更多實驗與商業可能。
以上特點讓全球投資人和開發者關注 R1，不只因為它性能強大，更重要是背後代表的 AI 產業未來的價格與開源趨勢。然而，媒體報導也指出這款模型存在爭議，例如是否抄襲外部模型、政府監管與隱私等議題。接下來我們將深入介紹 R1 的技術細節，帶你完整認識這款中國新創 AI 模型。
DeepSeek R1 的技術細節
DeepSeek V3 與 R1 差在哪？
DeepSeek V3 於 2024 年 11 月問世，定位為通用模型，具有良好語言理解能力，但在推理與長文上下文處理上仍受限。R1 是 V3 的後續版本，專注推理與數學能力，並將成本及效率大幅改善。
下表簡要比較兩者：
| 比較項目 | DeepSeek V3 | DeepSeek R1 | 說明 |
|---|---|---|---|
| 發布時間 | 2024 年 11 月 | 2025 年 1 月 | R1 發佈後不久即推出升級版加強辨識及函式調用能力 |
| 參數量 | 671 億參數，所有參數都會被啟用 | 671 億參數，但採 MoE 架構，推理時僅啟用約 37 億 | R1 的混合專家節省運算資源 |
| 訓練成本 | 官方未公開，但推估數百萬美元 | 僅需 512 顆 H800 GPU；耗費約 29.4 萬美元 | 成本遠低於 GPT 系列的上億美元 |
| 功能定位 | 通用型語言模型，擅長對話 | 專注推理、數學、程式及長文任務 | R1 的專長在邏輯推理與演算 |
| 開源情況 | 未公開全部權重 | 完全開源，採 MIT 許可 | 開放度讓開發者高度參與 |
| 中文能力 | 良好但非卓越 | 於中文考試表現突出 | R1 針對中文推理優化 |
R1 與 V3 的主要差別在於架構、成本與專長領域。R1 的 MoE 設計讓其在推理任務上效率更高，並降低訓練支出。這使得許多公司或個人可以在較低成本下使用高品質模型。
另外 R1 的訓練流程包含預訓練、監督式微調及強化學習等階段。在預訓練階段使用大量中文與英文語料，微調階段則針對推理問題、數學題與程式碼進行訓練，也有用人類回饋強化模型的整合能力。能處理長達數萬字的上下文並擅長中文推理。
DeepSeek R1 中文表現
R1 在多個數學與程式測驗的表現卓越。MATH‑500 測驗 R1 得分 97.3%，略高於 OpenAI O1 的 96.4%；在 AIME 2024 測驗中則為 79.8%，領先 OpenAI O1 的 79.2%。顯示 R1 在中英文數學推理上實力堅強。
此外，R1 在中國高考類似的中文科目也被證實超越部分美國模型。例如能閱讀古典文學並回答詩詞典故，或理解繁體中文的簡繁差異。其在程式題目（Codeforces）獲得 96.3 分，與 OpenAI O1 相近。
使用 DeepSeek R1 的限制
雖然 R1 在英文與中文表現良好，但它對其他語言支援較弱，可能會將德語、法語或西班牙語混合輸出為奇怪的語句。若您的企業需支援多語言服務，應搭配其他模型，如 GPT‑4o 或 Google Gemini，或等待 R1 未來版本改進。
此外，DeepSeek 屬於中國公司，在敏感話題上有所限制，例如不回答「六四天安門事件」或「新疆再教育營」等問題。對於需要自由探索政治話題的應用，需多考慮是否使用 DeepSeek。此外中國模型也可能受到政府監管，個資處理與隱私保障須留意。
DeepSeek R1 API 整合
想要在您的應用程式使用 R1，可透過官方 API。其註冊過程類似GPT的API，需取得 API 金鑰並根據價格方案購買額度。以下列出整合時需注意的幾點：
- 定價與費用計算： 官方定價約每百萬 token 2.19 美元。此外，R1 提供「常規時段」與「優惠時段」價格，使用者可在非高峰期獲得折扣。建議透過儲值方式購買大量 token，便於控制成本。
- 上下文快取（Context Cache）： R1 支援上下文快取，當多次對話時只需計算新增的 token，能節省費用。
- 長文本支援： R1 提供長上下文記憶，適合分析長文檔或合約。在 API 請求中需設定
max_tokens以控制輸出長度，避免超過配額。 - 函式調用與 JSON 輸出： R1‑0528 加入「函式調用」與「JSON 輸出」功能。開發者能讓模型直接輸出結構化資料，方便串接後端服務。
下表簡要比較 R1 API 與 OpenAI 的費用與特性：
| 模型 | 定價 (每百萬 token) | 上下文長度 | 允許自定義 | 提供函式調用 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek R1 | 約 2.19 美元 | 約 200k token | 開源，可自行部署 | R1‑0528 支援 |
| OpenAI O1 | 60 美元 | 約 128k token | 商業授權，閉源 | 支援 |
| GPT‑4o | 更高 | 128k 以上 | 閉源 | 支援 |
R1 的價格優勢特別適合中小型企業或個人開發者。假設您經營一家線上文具商店，希望打造客服聊天機器人以回答客戶查詢。例如客戶可能問：「請問這支鋼筆有幾種顏色？」R1 能理解問題關鍵並直接回覆。如果結合「函式調用」，可讓 R1 呼叫庫存 API 取得最新數據再回覆，節省客服人力也提升顧客體驗。
若搭配「戰國策 AI 顧問服務」，可依需求整合多模型，兼顧成本與效果。
DeepSeek R1發布後對全球股市的影響
R1 發佈後全球股市震盪。美國 Nasdaq 科技股指數大跌 3.1%；Nvidia 股價暴跌近 17%，市值蒸發約 5930 億美元。這是因為市場認為低成本 AI 可能降低對高階 GPU 的需求，而投資者對晶片產業前景感到憂慮。同時，中國 AI 概念股如阿里巴巴、百度則因國內 AI 發展利多而上漲。
DeepSeek R1 概念股一般可分為以下幾類：
- 直接相關股： 包含提供訓練晶片的 Nvidia，以及與 DeepSeek 有合作關係的企業，如某些雲端運算服務商。
- 受益股： 隨著中國 AI 發展而受益的公司，如阿里巴巴、百度，因市場看好本土 AI 生態而上漲。
- 競爭對手： 如微軟、Meta 等，因 R1 的出現可能面臨訂價壓力。
- 新機會： 專注演算法效率或開源服務的中小公司，也可能在價格競爭中脫穎而出。
R1 發佈對投資市場產生劇烈影響，但未來仍需觀察技術演進與政策環境，例如美中對 AI 技術的監管可能隨時改變市場，投資前需做好功課。
DeepSeek 與 ChatGPT、Gemini 的比較
雖然 DeepSeek 在中文、數學推理以及成本方面表現突出，但 ChatGPT 在綜合能力上仍略勝，特別是跨語言、理解深度及創意生成能力。Gemini（由 Google 推出）則強調多模態能力，適合處理圖像、音頻與影片。
另外 DeepSeek 採 MIT 許可，允許二次開發與商業使用。ChatGPT 及 Gemini 均為閉源，只能透過官方 API 存取。對於追求自主可控的企業，DeepSeek 的開源性更具吸引力。
DeepSeek 模型蒸餾(抄襲)爭議
2025 年有媒體報導稱，OpenAI 正調查 DeepSeek 是否使用 蒸餾（Distillation），也就是利用大型模型（如 ChatGPT）的輸出作為訓練資料，培養較小型模型的技巧。這種技術可以複製原模型能力，但可能侵犯原開發者版權。
美國政府與 OpenAI 已表示會審查相關行為。若 DeepSeek 確實大量使用 ChatGPT 生成的答案訓練 R1，可能違反法律與道德規範。儘管目前尚未有定論，此事件提醒業界對開源與學習資料的合法性必須提高警覺。
FAQ 常見問題解答
1. DeepSeek R1 是否已完全公開？
是的，R1 採 MIT 授權開源。開發者可自由下載、修改並用於商業產品。但若需官方支援或 API 服務，仍需依照價格方案註冊。
2. R1 與 V3 的主要差別是什麼？
R1 專注推理與數學任務，採用混合專家架構，僅激活部分參數運算以節省資源。V3 為通用型語言模型，所有參數皆會使用。在訓練成本與推理速度上，R1 優勢明顯。
3. DeepSeek 是否比 GPT‑4 更適合中文應用？
根據基準測試，R1 在中文推理與數學方面表現突出。不過 GPT‑4o 在整體語言理解、創意生成與跨語言能力上仍領先。若主要需求是中文教育或程式輔助，R1 是高性價比選擇；若需多語言支持，則可考慮 GPT‑4o。
4. 開發者如何使用 DeepSeek API？
開發者需先在官方平台註冊帳號取得 API 金鑰，選擇合適的費用方案。使用時可透過 HTTP 請求向端點發送 prompt，設定 max_tokens、temperature 等參數。R1 提供上下文快取和長上下文支援，可節省費用。如果需要函式調用或 JSON 輸出，建議使用 R1‑0528 版本。
5. 投資 DeepSeek 概念股需要注意哪些風險？
首先要評估技術可持續性與盈利模式。R1 儘管成本低，但長期競爭力尚未定論。其次是政策與地緣政治風險，特別是美中關係可能影響供應鏈與監管。建議投資人分散風險，並持續關注市場消息。
6. R1 是否存在抄襲或不當使用資料的疑慮？
目前 OpenAI 與美國政府正調查 DeepSeek 是否透過蒸餾大量使用他家模型的輸出來訓練 R1。若屬實，可能涉及版權與倫理問題。使用 R1 時請留意相關法律進程，並在商業應用前諮詢法律專業。
7. R1 能否處理多模態資訊？
目前 R1 主要支援文字輸入與輸出，沒有圖像或音頻處理能力。若需處理圖片或影片，可選擇具有多模態能力的 GPT‑4o 或 Gemini 等模型。
8. 如何保障使用 R1 的資料隱私？
開源模型本身不會儲存您的資料，但若透過官方 API，輸入的資料可能在伺服器上暫存。建議企業使用自建部署或私有服務，並在合約中要求供應商遵守資料保護法規。
9. R1 何時支援更多語言？
DeepSeek 尚未公布其他語言的具體時程。根據官方公告，他們正積極收集各語言資料並改善多語言能力，但目前仍以中文與英文為主。
10. 哪些產業適合首選 R1？
教育、遊戲、數學輔助、程式輔助等對中文或數學推理要求高但不涉及敏感影像資料的領域，較適合首先嘗試 R1。金融、醫療與法律等產業需注意資安與監管，可能需搭配其他模型或顧問服務。
戰國策 AI 顧問服務：多模型整合與企業導入
DeepSeek R1 雖然功能強大，但每家公司需求不同。戰國策 AI 顧問服務專注於企業 AI 導入，可協助您整合 R1 與其他模型（如 ChatGPT、Gemini 等），打造客製化解決方案。服務內容包括：
- 模型選型與策略規劃： 專家評估業務需求，推薦合適模型組合，避免盲目追逐熱門產品。
- 技術整合與架構設計： 協助企業將模型串接到既有系統，建立 API 管理、異常回報與監控流程。
- 客製化訓練與資安合規： 提供微調與資料標註服務，並諮詢資安、隱私相關法規。
若您的企業正在探索多模型整合或尋求 AI 導入顧問，不妨透過 Line 諮詢以獲得更多資訊。透過專業顧問的協助，您可在節省開發成本的同時達成業務目標。
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