作者 | 徐豫

編輯 | 漠影

智東西1月29日報道，國產AI之光DeepSeek-R1正快速平替OpenAI、Meta、Google的模型，成爲應用開發者的新選擇。

該模型在知名AI開源社區Hugging Face上的下載量已超70萬次，日增40%。

▲DeepSeek-R1躋身Hugging Face最受喜愛的模型前十名（圖源：Clem Delangue X主頁）

不過，DeepSeek強勁的增長勢頭，也引起了美方的高度關注。

今日凌晨CNBC報道稱，美國海軍基於“潛在安全和道德問題”，已要求內部人員禁止使用DeepSeek模型。

據玉淵譚天消息，昨天，美國多名官員回應DeepSeek對美國的影響，稱其“蒸餾”技術是“偷竊”，正對其影響開展國家安全調查。

同日，DeepSeek官網的服務狀態頁面顯示：“近期DeepSeek線上服務受到大規模惡意攻擊，註冊可能繁忙，請稍等重試。已註冊用戶可以正常登錄，感謝理解和支持。”玉淵譚天向奇安信安全專家諮詢並獨家瞭解道，DeepSeek這次受到的網絡攻擊，IP地址都在美國。

截至發稿，在Chatbot Arena大模型榜單中，DeepSeek-R1基準測試排名已升至全類別大模型第二，超過OpenAI的o1和o1-mini模型，僅次於Anthropic的Claude3.5 Sonnet，熱度持續攀升。

一、DeepSeek衍生模型數量日增30%，下載量超320萬

Hugging Face首席科學官Thomas Wolf今天接受彭博社採訪時，透露了DeepSeek-R1開源模型上線一週後增勢強勁，並且該公司有計劃在DeepSeek-R1的基礎上，自研開源項目Open-R1。

Hugging Face社區內的開發者們正在公開復現DeepSeek-R1。主頁的135萬個模型中，檢索“DeepSeek”相關的模型有將近2700個。

Hugging Face聯合創始人兼CEO Clem Delangue 1月28日發帖稱，DeepSeek-R1的衍生模型至少有500種。

Thomas Wolf今天給出了最新數據，用DeepSeek-R1搭建的模型至少有670個，累計下載量超320萬次，日增約30%；而DeepSeek-R1的下載量超過70萬次，日增40%。

據Clem Delangue透露，DeepSeek-R1已進入該社區史上最受喜愛的模型前十名之列。

截至1月29日，Hugging Face社區點贊數排行前十的AI模型依次是：

1、黑森林實驗室的FLUX.1-dev

2、CompVis的stable-diffusion-v1-4

3、Stability AI的stable-diffusion-x1-base-1.0

4、Meta的Llama-3-8B

5、BigScience的bloom

6、Stability AI的stable-diffusion-3-medium

7、DeepSeek的DeepSeek-R1

8、Mistral AI的Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1

9、Meta的Llama-2-7B

10、Meta的Llama-2-7B-chat-hf

二、Hugging Face開搞Open R1，要研究透DeepSeek

跟上衆多開發者的潮流，Hugging Face也打算基於DeepSeek-R1復刻一套自己的新模型，即Open-R1項目。

據Hugging Face官網1月28日介紹，Open-R1項目將重建DeepSeek-R1的數據和訓練管道，並在這個過程中驗證其效果、突破其上限，從而增強推理的透明度，以及積累可複製的經驗。

不同開發商的復刻方法不盡相同。針對DeepSeek-R1遺留的特定推理數據收集方法、未公開模型訓練代碼、訓練時的計算和數據縮放定律等問題，Open-R1計劃通過以下步驟補齊這些空白板塊：

首先，從DeepSeek-R1中提取高質量推理數據集，來複制R1-Distill模型。

然後，複製DeepSeek用於創建R1-Zero的純RL管道，這個過程將涉及爲數學、推理和代碼任務，整理新的大規模數據集。

最後，可以通過多階段訓練，實現從基礎模型到SFT（監督微調），再到RL（強化學習）的模型進階。

▲Open-R1復刻DeepSeek-R1的計劃示意圖（圖源：Hugging Face官網）

按照Thomas Wolf的預期，其團隊將在接下來的幾個月內弄清楚這些細節問題，並應用於Open-R1項目。

三、谷歌前CEO：全球AI的轉折點已經到來

這場有關DeepSeek的硝煙，不僅僅籠罩了OpenAI、Meta、Google等一衆主流模型開發商，使其着手研究如何降低模型的開發成本；也進一步蔓延至中美兩國的AI博弈大局。

不到兩週前，美國商務部工業和安全局（BIS）才頒佈了芯片出口限制最新規定。其中，BIS共拉黑了11家與先進AI技術有關的中國實體。

在The Verge昨晚的報道中，OpenAI前政策研究員Miles Brundage稱，像DeepSeek-R1這種推理模型通常需要使用大量GPU，會受到美國芯片出口管制的干擾。

在Miles Brundage看來，DeepSeek-R1使用了兩個關鍵的優化技巧，一是更高效的預訓練，二是思維鏈推理強化學習，這在一定程度上使其能以更少的GPU數量、更便宜的GPU，推動DeepSeek-R1實現了更強大的性能。因此，Miles Brundage稱，美國對GPU實施有效的出口管制，比以往任何時候都更爲重要。

不過，OpenAI首席研究官Mark Chen則傾向於外界誇大了DeepSeek-R1的成本優勢。他一方面認可了DeepSeek獨立開發出了OpenAI o1級別的推理模型，但另一方面認爲兩者在開發成本上的差距並沒有那麼大，仍然對OpenAI的技術路線持樂觀態度。因此，從某種意義上說，DeepSeek還是有被先進GPU卡脖子的風險。

另外，有不少觀點認爲DeepSeek-R1的出現將惠及部分美國科技巨頭。

《華爾街日報》1月27日報道稱，DeepSeek-R1的技術突破意味着，不少美國科技巨頭可能不必花費太多時間、精力和算力，來訓練他們的AI模型。

而且這些模型都是開源的，開發人員可以檢查和修改其代碼，並用它來構建自己的應用程序。這可以幫助更多小企業花費比閉源模式低得多的成本，用上AI，並且開源可以促進更多合作和實驗。

摩根士丹利分析師Brian Nowak稱，蘋果也將因DeepSeek等大模型的任何進展中受益匪淺，原因是蘋果“擁有現存最有價值的消費技術分發平臺”。

谷歌前CEO Eric Schmidt昨天告訴《華盛頓郵報》，他認爲美國需要加大開源AI研發力度，開發出更多開源模型，鼓勵先進AI實驗室共享訓練方法，以及投資星際之門等AI基礎設施，以應對DeepSeek的迅速發展。

Eric Schmidt還一改去年“美國領先”的說辭，在《華盛頓郵報》專欄文章中稱，DeepSeek的崛起標誌着全球AI“轉折點”的到來，證明了中國可以用更少的資源與大型科技公司競爭。

結語：國產模型出圈新路線，Meta、Hugging Face等爭相模仿

目前，有的團隊和機構正在研究、復刻DeepSeek-R1，有的嘗試用該模型重塑自家模型，例如Meta、Hugging Face、UC伯克利、港科大等。

同時，2025年開年，DeepSeek-R1將推理模型競賽推向新拐點，有望憑藉低算力、高性價比的技術路線，開拓國產模型的全球市場。

春節期間DeepSeek掀起的這場AI風暴，仍在中美乃至全球科技、政金界產生持續影響，並不斷髮酵。這已經成爲改變AI科技產業趨勢的風向標事件，智東西將持續跟進相關進展和報道，敬請關注。