“DeepSeek 可谓展现出了强大的实力，那令人瞩目的 5 连发更是震撼无比。每一次的连发都仿佛是一场精准的射击盛宴，展现出其在特定领域的卓越能力。它就像一位技艺精湛的剑客，手中的“剑”（能力）在瞬间释放出连续的威力，以惊人的速度和准确性攻克一个又一个难关。这 5 连发背后，是 DeepSeek 深厚的技术底蕴和不断创新的精神，让人们对其未来的表现充满期待，也见证了它在科技领域的非凡影响力。”

本文来自微信公众号：未尽研究 （ID：Weijin_Research），作者：未尽研究

今天起，DeepSeek每天开放一个代码库，连发5天，展示其“完全透明”的诚意。

它已经建立了一个github库。^[1]

“开源周”将很快开始，已经放了一篇发表于2024年8月的论文，关于幻方萤火的，介绍了DeepSeek高效的万卡算力集群框架，《Fire-Flyer AI-HPC：一种用于深度学习的经济高效的软硬件协同设计》。

“开源周”将硬刚可能于本周发布的GPT-4.5，也会在Llama 4开始发布之前，建立一个更高的开源标准。

DeepSeek已经引领了开源的浪潮，它在MIT许可协议下开放，完全公布了权重，开发者可以访问的这些底层数据，表示模型数十亿个模拟神经元之间连接强度，只要加上更多的训练数据，就能微调这些模型参数，实现更有针对性的用途。

相比Llama，DeepSeek更加开源。虽然llama 3.1在披露部分数据来源和发布部分源代码方面取得了一些进展，但其开放性仍不及DeepSeek，其全面文档、宽松的许可和完全开源的方法为AI社区的透明度设定了更高的标准。

按照Open Source Initiative对于开源模型的定义，应该包括数据、代码和权重。根据OSI的说法，真正开放的人工智能还必须包含“有关用于训练系统的数据的足够详细信息，以便技术人员可以构建基本等效的系统”。

业内猜测DeepSeek计划的开源版本，是否还会包括团队在训练模型时使用的代码，这是满足OSI对“开源人工智能”的正式定义的必要条件。

完全开源版本（包括训练代码）可以让研究人员更深入地了解模型的核心工作原理，从而有可能揭示模型架构（而非参数权重）固有的偏差或局限性。完整源代码版本还可以让从头开始重现模型变得更加容易，必要时可能使用全新的训练数据。

OSI于2024年发布了开源AI定义1.0版本。按照这个版本，OSI认为Meta发布的Llama系列模型，并不符合开源AI的标准。它指出最新版本的Llama 3.1：

施加了更多的限制，例如禁止欧盟任何人在未经解释的情况下使用该模型；并且以前许可证中的所有限制都保留了下来。

DeepSeek表示，这次准备公布一些构建模块，都经过记录、部署和验证过。将完全透明地分享“我们的微小但真诚的进展”。

Google的Gemma、Meta的Llama以及GPT2等较早的OpenAI版本在内的主要模型，都已开放权重并自称为开源AI。这些模型还经常发布开源代码，包括响应查询时运行的推理时间指令。

马斯克的xAI于去年3月发布了Grok 1推理时间代码的开源版本，并最近承诺在未来几周内发布Grok 2的开源版本。

OpenAI也在内部讨论其开源策略，包括正在考虑将o3 mini开源。预计每家闭源前沿大模型都将会采取某种开源的策略。目前比较可行的是保持其前沿闭源模型的同时，上一代的模型开源，或者结合一定的应用场景开源，如发布开源的、端侧部署的小模型。

[1] https://github.com/deepseek-ai/open-infra-index?tab=readme-ov-file。

本文来自微信公众号：未尽研究 （ID：Weijin_Research），作者：未尽研究