Deepseek 的一大优势在于它能够影响众多其他模型。此外，它是开源的，因此企业可以将 AI 融入业务，而无需担心数据安全。
它可以在本地和内部部署运行，即使在低内存实例中也能运行，从而提高整个客户服务领域对人工智能的采用率。具体来说，这将围绕以下几个方面实现：
1.成本——Deepseek R1 比 O1 便宜 30 倍。这意味着大多数人都可以在业务中使用此模型，而无需承担高昂的成本。它还降低了运行 AI 模型所需的计算能力，使流程更加简单。
2.规模化——与 o1 不同，使用 Deepseek R1 的不同实例作为 AI 代理执行其他任务 以色列电报号码数据 的成本更低。因此，如果你想构建一个代理系统，你的成本会降低，而可扩展性则会立即提升。
3.独特模型的机会——借助蒸馏功能，R1 模型的特征可用于训练其他较小的模型。这应该可以改善任何企业 AI 模型的性能延迟。
瞧，Deepseek 的关键机遇在于成本优化。一旦消除了 AI 的成本和计算障碍，就可以将其大规模应用。现在，为组织内的不同部门训练特定的 AI 模型已经非常经济实惠。事实上，有了合适的笔记本电脑和工作站，企业可以为每位客服人员创建专属的 AI 助手。
临别感想
DeepSeek R1 证明，AI 创新并非只有拥有巨额预算的科技巨头才能做到。凭借 GRPO 和 FP8 精度等先进技术，他们仅用 558 万美元就打造出了强大的 AI 功能。他们的开源方法让所有人都能接触到前沿 AI 技术。
这对客户服务的影响尤其大，DeepSeek 在编码和数学任务中的经济高效的性能使得专门的 AI 代理能够广泛部署。
DeepSeek 的成功表明，巧妙的算法比纯粹的计算能力更重要，预示着未来人工智能的发展将取决于创新而非资源。这将使竞争格局从谁拥有最多的硬件转变为谁能够最高效地创新。