马斯克谈DeepSeek xAI即将发布更强模型

DeepSeek 火了,全球出现了 2000 多个假冒网站,其中 60% 的 IP 在美国。这些假冒域名被用于钓鱼诈骗、域名抢注和流量劫持。从创建时间来看,冒名 IP 域名的注册数量从 1 月 27 日开始激增,随后从 2 月初逐渐减少。

马斯克谈DeepSeek

几天前,DeepSeek 在 Github 上的 Top2 项目星标数超过了 OpenAI,但 ChatGPT 仍是最受欢迎的 AI 应用。在过去 30 天内,DeepSeek 在美国只有两天的谷歌搜索量超过 ChatGPT,其他日期差距明显。有网友怀疑这两天的流量激增是人为网络攻击,也有人认为 OpenAI 能远超 DeepSeek 是因为其密集上线了新模型和功能,而 DeepSeek 未能跟上需求的爆发。

马斯克谈DeepSeek xAI即将发布更强模型

最近使用 DeepSeek 时,不少用户遇到“服务器繁忙,请稍后重试”的提示。尽管如此,仅在正式推出两个月后,DeepSeek 迅速崛起,成为全球第二受欢迎的 AI 聊天机器人。据统计,DeepSeek 流量激增 614%,超越谷歌 Gemini。SimilarWeb 数据显示,DeepSeek 创下了 4900 万次的日访问量峰值,较上周增长了 614%。一个月前,DeepSeek 网站平均每天的访问量才 30 万次,到了 1 月 27 日飙升至 3340 万,增长了 100 多倍。这种流量激增对美国科技股产生了巨大影响,英伟达一度下跌近 20%。

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目前,DeepSeek 的访问量已超越谷歌的 Gemini 和 Character.AI,但仍大幅落后于 ChatGPT 和微软集成的 Copilot。在美国,DeepSeek 的访问量在 1 月 28 日达到每日 490 万的峰值,随后降至 1 月 31 日的 240 万,较上周同期增长了 813.3%。一周多前,DeepSeek 登上了中美苹果 App Store 免费应用榜首,引发广泛关注。热度飙升的部分原因是,第三方基准测试显示,DeepSeek-V3 模型表现优于 Meta 的 Llama 3.1 和 OpenAI 的 GPT-4o,同时成本更低。为了应对异常汹涌的流量,DeepSeek 一度停止了新用户注册,状态页面仍显示“性能异常”。

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面对 DeepSeek 带来的新挑战,谷歌并未退缩。劈柴表示,DeepSeek 的模型效率不及谷歌的产品,并强调使用成本将持续降低,可行的应用场景将变得更多。2 月 5 日,谷歌推出了 Gemini 2.0“全家桶系列”,包括 Pro Experimental、Flash 和 Flash Lite 等新 AI 模型。此次更新还向所有应用用户开放了 Flash Thinking 推理模型。Gemini 和 DeepSeek 打起了价格战:每百万 token 的输入/输出价格,Gemini 2.0 Flash 为 0.1/0.4 美元,而 DeepSeek-V3 为 0.8/3.2 美元。综合考虑质量和价格,AI 初创公司 CEO Theo 表示,与 DeepSeek V3 相比,Gemini 2.0 Flash 不仅更便宜,质量还更好;与 DeepSeek R1 相比,o3-mini 的效果相当,但更便宜。

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对于 Theo 的观点,大部分网友并不认同,特别是在编程领域。网友拿出不同编程排行榜的结果,认为 DeepSeek R1 并不比 Gemini 2.0 Flash 差。Theo 表示自己可能言之过早,V3 在代码方面的确独领风骚。至于认为 DeepSeek 即将“寿终正寝”的说法,倒不如说是顶级 AI 模型暴利时代的结束。

马斯克谈DeepSeek xAI即将发布更强模型

近日,在 WELT 经济峰会的一次访谈中,马斯克透露,xAI 和其他公司很快就会发布比 DeepSeek 更好的模型。马斯克表示,中国有很多聪明且有驱动力的工程师,应该预料到中国会创造出许多伟大的东西。谈到 AI 开源问题时,马斯克认为开源模型通常落后于商业模型,但他强调今天商业上强大的模型可能再过一年或更短的时间内就会开源。他还将人类学习与 AI 做了有趣的比较,指出人脑虽然节能,但学习新技能和实际运用这些技能的脑力消耗差别很大。

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DeepSeek 的崛起给原本由几大科技巨头主导的 AI 领域带来了强烈冲击,甚至险些引起美股崩盘。其流量的爆炸式增长和用户的热情预示了无穷潜力。然而,面对 OpenAI、谷歌和微软等科技巨头的竞争,以及自身在安全和技术方面的挑战,未来是否能继续保持领先仍有待观察。更加严峻的是,AI 模型领域的价格战愈演愈烈。无论如何,这场由 DeepSeek 引发的 AI 模型大战最终将推动整个行业的技术进步,让用户享受到物美价廉的服务。

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责任编辑:卢其龙 CN070

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