DeepSeek dẫn đầu bảng xếp hạng tải xuống của App Store Apple; lợi thế về công nghệ và chi phí là yếu tố then chốt.

DeepSeek Đạt Đỉnh
Vào ngày 27 tháng 1, ứng dụng DeepSeek đã đạt vị trí số một trong bảng xếp hạng tải ứng dụng miễn phí của App Store tại Mỹ, vượt qua ChatGPT. Đồng thời, DeepSeek cũng đứng đầu bảng xếp hạng miễn phí của App Store tại Trung Quốc. Thành tích này đã thu hút sự chú ý rộng rãi.

Lợi Thế Kỹ Thuật và Chi Phí
Giáo sư Zheng Weimin, Viện sĩ Viện Hàn lâm Kỹ thuật Trung Quốc, và nhiều chuyên gia trong lĩnh vực AI đã chia sẻ trong cuộc trò chuyện với Sina Tech về lý do thành công của DeepSeek. Hiện tại, sự yêu thích và khen ngợi của ngành đối với DeepSeek chủ yếu tập trung vào ba yếu tố. Đột Phá Kỹ Thuật
Đầu tiên, về mặt kỹ thuật, các mô hình DeepSeek-V3 và DeepSeek-R1 đằng sau DeepSeek đã đạt được khả năng ngang bằng với các mô hình GPT-4 và GPT-3 của OpenAI. Hai mô hình này đã thể hiện hiệu suất tuyệt vời và nhận được sự công nhận cao từ ngành công nghiệp.

Lợi Thế Chi Phí
Thứ hai, các mô hình DeepSeek phát triển có chi phí thấp hơn rất nhiều, chỉ bằng khoảng một phần mười so với các mô hình GPT-4 và GPT-3 của OpenAI. Lợi thế về chi phí này giúp DeepSeek chiếm ưu thế trong thị trường cạnh tranh.

Chiến Lược Mã Nguồn Mở
Thứ ba, DeepSeek đã mở mã nguồn của công nghệ hai mô hình này, giúp nhiều đội ngũ AI có thể phát triển các ứng dụng AI gốc với chi phí thấp nhất và công nghệ tiên tiến nhất. Chiến lược mã nguồn mở không chỉ thúc đẩy sự lan tỏa và ứng dụng công nghệ mà còn nâng cao ảnh hưởng của thương hiệu DeepSeek.

Bí Quyết Giảm Chi Phí Mô Hình
Giáo sư Zheng Weimin chỉ ra rằng các kiến trúc MLA và MOE tự phát triển của DeepSeek đã đóng vai trò quan trọng trong việc giảm chi phí huấn luyện mô hình. MLA chủ yếu thông qua việc cải tiến toán tử chú ý để nén kích thước KV Cache, giúp lưu trữ nhiều KV Cache hơn trong cùng một dung lượng. Kiến trúc này kết hợp với việc cải tiến lớp FFN trong mô hình DeepSeek-V3 đã tạo ra một lớp MoE rất thưa thớt, điều này trở thành lý do quan trọng giúp giảm chi phí huấn luyện của DeepSeek.

Công Nghệ Tối Ưu Hóa KV Cache
KV Cache là một công nghệ tối ưu hóa, thường được sử dụng để lưu trữ các cặp khóa-giá trị của các token được tạo ra trong quá trình chạy mô hình AI nhằm nâng cao hiệu suất tính toán. Việc sử dụng "lưu trữ thay tính toán" giúp tránh việc tính toán lặp lại từ token đầu tiên, nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên tính toán.

Giải Quyết Vấn Đề Hiệu Suất Mô Hình MoE
Hơn nữa, DeepSeek đã giải quyết được vấn đề hiệu suất của các "mô hình MoE cực kỳ lớn và thưa thớt". Việc sử dụng mô hình MoE để nâng cao khả năng nhận thức chuyên môn của các mô hình AI lớn đã trở thành một phương pháp hiệu quả được ngành công nhận, nhưng việc tăng số lượng mô hình chuyên gia có thể dẫn đến kết quả không chính xác. DeepSeek nổi bật với khả năng huấn luyện MoE, trở thành công ty đầu tiên thành công trong việc huấn luyện MoE lớn như vậy.

Công Nghệ Kích Hoạt Mô Hình Chuyên Gia Hiệu Quả
Để đảm bảo các mô hình chuyên gia MoE quy mô lớn hoạt động cân bằng, DeepSeek sử dụng công nghệ cân bằng tải chuyên gia tiên tiến không cần hàm tổn thất bổ sung. Điều này đảm bảo rằng đối với mỗi token, chỉ một phần nhỏ các tham số mạng chuyên gia được kích hoạt thực sự, và các mạng chuyên gia khác có thể được kích hoạt một cách cân bằng hơn, tránh việc kích hoạt chuyên gia dồn cục. Hơn nữa, DeepSeek còn tận dụng thiết kế kích hoạt thưa thớt của các mạng chuyên gia, giới hạn số lượng token gửi đến các nút GPU, giúp giảm chi phí truyền tải dữ liệu giữa các GPU xuống mức thấp.

Kết Luận
Nhờ vào những lợi thế về kỹ thuật và chi phí, ứng dụng DeepSeek đã thành công đạt vị trí số một trên bảng xếp hạng tải ứng dụng của App Store. Những đột phá về hiệu suất và chi phí của các mô hình DeepSeek-V3 và DeepSeek-R1, cùng với việc thực hiện chiến lược mã nguồn mở, đã giúp DeepSeek đạt được thành công đáng kể trong lĩnh vực AI. Trong tương lai, DeepSeek có thể tiếp tục dẫn đầu phát triển ứng dụng AI và mang đến nhiều sự đổi mới và tiện ích hơn cho người dùng.