在AI领域的一次重大事件中，DeepSeek于3月1日在知乎平台开设官方账号，并独家揭晓了其《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》技术深度文章。此举标志着备受全球瞩目的“DeepSeek开源周”圆满落幕。此次开源周期间，一系列前沿技术成果相继发布，激发了行业内外的广泛讨论。
DeepSeek选择在知乎这一AI从业者与创业者高度聚集的社区，作为其开源发布的最终舞台，无疑进一步强化了知乎在AI趋势发布中的重要地位。在文章中，DeepSeek详细阐述了V3/R1推理系统的优化细节，旨在实现更大的吞吐量和更低的延迟。通过引入大规模跨节点专家并行（EP）技术，DeepSeek在提升性能的同时，也面临了系统复杂性的挑战。文章重点探讨了如何利用EP技术扩大批量大小、减少隐藏传输耗时以及实现负载均衡。
尤为引人注目的是，DeepSeek在此次文章中首次公开了其成本和利润率等核心财务信息。据透露，在假定GPU租赁成本为每小时2美金的情况下，DeepSeek每天的总成本为87,072美金。而按照DeepSeek R1的定价计算，理论上一天的总收入可达562,027美金，成本利润率高达545%。这一数据的披露，无疑为外界提供了深入了解DeepSeek经济模型的窗口。
回顾整个“DeepSeek开源周”，从2月24日至2月28日，DeepSeek陆续开源了FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM和3FS等多个项目，以及DualPipe、EPLB等代码库。每一项开源发布都在知乎上引发了业内人士的热烈反响和高度评价。知乎上的AI从业者纷纷就这些开源项目发表见解，讨论其技术特点和潜在影响。
知乎大模型话题的优秀答主、算法工程师“刘聪NPL”对DeepSeek给予了高度评价，认为其与OpenAI同样重要。甚至有业内人士认为，“DeepSeek开源周”的重要性已经超越了OpenAI近期的发布会。DeepSeek通过此次开源周展示了其在训练链路上的深厚积累和巨大优化空间，有力回应了欧美关于其故意低估训练成本的说法。
在开源周的最后一天，“刘聪NPL”感叹于DeepSeek在存储技术上的突破，而知乎编程话题的优秀答主“平凡”则在第三天就做出了判断，认为这些工作在国外AI公司内部几乎难以完成。这些评价不仅反映了DeepSeek的技术实力，也彰显了知乎作为AI讨论前沿阵地的独特价值。
随着DeepSeek在知乎上发布收官文章，知乎上关于AI的讨论热情再次被点燃。众多从业者纷纷涌入相关问题下交流看法，分享见解。这一趋势表明，“发完论文，上知乎亲自答”已成为人工智能研究者的一种新风尚。此前，月之暗面开源MoBA框架的研发人员、微软研究院、清华大学团队以及阶跃星辰开源模型的参与者等，都已在知乎上分享了各自的研究成果和研发历程。
知乎作为涵盖广泛科技领域从业者的交流平台，其独特的平台价值在此次“DeepSeek开源周”中得到了进一步彰显。DeepSeek选择知乎作为开源周的最后一站，无疑是对知乎在AI领域影响力的认可。未来，随着AI技术的不断发展，知乎将继续成为AI从业者交流思想、碰撞火花的前沿阵地。
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