哈喽，大家好，今天小墨这篇评论，主要来分析 DeepSeek 的成功密码，拆解不迎合资本炒作的研发坚守为何成核心优势。

美国科技媒体《the information》的一则爆料，近期搅动了全球 AI圈。该媒体称 DeepSeek 将在二月份发布全新模型，编程能力会实现顶级突破。消息一出，市场热情瞬间被点燃。

熟悉 DeepSeek 的人都清楚，这家公司向来低调务实，与靠炒作博眼球的行业风气格格不入。外界的猜测或许有迹可循，但想要靠所谓 “内幕消息” 预判它的动作，大概率要落空。

低调本色与市场猜测的错位

《the information》并非无名小报，在硅谷科技圈拥有深厚渠道，披露的行业内幕往往准确度很高。硅谷的科技公司也乐于通过它释放消息，达成宣传目的。

这种优势却难以延伸到中国市场。部分国内大厂因有前硅谷背景的员工，或有国际宣传需求，可能会向国际媒体爆料。这些情况在 DeepSeek 身上都不成立。

DeepSeek 的团队结构高度本土化，宣传策略更是极致低调。自去年年初发布 r1 推理模型成为全球顶流后，它虽有持续的模型迭代和性能提升，却从未进行过大规模炒作。过去一年里，美国科技媒体关于 DeepSeek 的爆料不在少数，最终都被证明准确度堪忧。

外界猜测它会在二月发新模型，并非毫无依据。过去两年，国内 AI 企业都有春节前发布新模型的惯例，以此展现年度研发成果。DeepSeek 的 r1 模型也正是在去年春节前推出的。

更关键的是，DeepSeek 发布 v3.2 版本时，有研究员在海外社交媒体透露，已将该版本的基座模型推到性能极限。结合它近期的研究进展，确实需要全新基座模型承载新成果。

拒绝资本逻辑的研发坚守

当下的大模型行业，资本炒作之风盛行。行业给资本传递了一个虚幻承诺，只要持续增加投资，模型性能就能不断提升。这种 “加钱就进步” 的模式，更符合资本的预期。

模型优化改进虽性价比更高，却充满不确定性，很难被资本青睐。DeepSeek 选择了后者，始终坚守自己的研发节奏，拒绝被资本的浮躁情绪绑架。这种坚守在行业中显得格外难得。

很多人会疑惑，DeepSeek 既没有响当当的行业大佬坐镇，算力储备与国内大厂相比也不占优势，为何能成为中国顶尖的大语言模型公司。答案就藏在它对模型架构优化的极致追求里。

扎克伯格的 META 公司就是反面例子，一年花费几百亿资金，却没做出有价值的 AI 成果。这也印证了大模型研发不是简单的资金和资源堆砌，核心竞争力在于技术深耕。

2026 年 1 月 13 日凌晨，DeepSeek 在 GitHub悄悄上传新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》，提出创新技术思路，把模型 “死记硬背” 的知识抽离到 CPU 内存，让 GPU专注推理，直接将部署成本降低 90%。这种突破性成果，正是源于长期深耕技术的坚守。

工程化实力与开源共享的格局

DeepSeek 的优势，更体现在将理论概念转化为商业级大模型的工程化能力上。人工智能理论界从不缺优化大模型的点子，很多思路在数学层面完全可行。

但实验小模型与商业级大模型之间存在巨大鸿沟，能跨越这条鸿沟的企业寥寥无几。DeepSeek 不仅做到了，还主动将成果分享给整个业界。它曾把 r1 模型的全流程训练细节写成论文发表在《Nature》上，近期又补充了大量内容，将训练过程披露得异常详细。

这种开放透明的做法在 AI 业界极其罕见。它提出的 mHC 混合专家架构，类似概念在数学领域早有提及，DeepSeek 率先将其转化为实用技术并公开。

据光明网 2026 年 1 月 12 日报道，工业和信息化部相关负责人在人工智能产业发展座谈会上表示，DeepSeek 的开源共享模式，为中小企业降低了 AI 创新门槛，值得行业借鉴。

深圳一家初创公司就借助 DeepSeek 的开源技术，开发出针对电子制造业的质检解决方案，2025 年下半年已实现盈利。这种技术普惠的价值，远非资本炒作能带来的。

总结

DeepSeek 的成功，打破了行业 “资本万能” 的迷思。不迎合炒作、深耕技术创新、秉持开源共享，让它在浮躁的行业中走出了独特路径。

这种坚守研发本质的态度，正是中国 AI 产业高质量发展需要的精神内核，也为更多科技企业提供了可借鉴的发展方向。