【DeepSeek】OpenAI 首席研究 Mark Chen ：DeepSeek獨立發現了o1 核心理念，然而市場反應過度

國產 AI 新銳 DeepSeek（深度求索） 悄然發佈了其最新的 o1 等級推理模型R1，猶如一顆深水炸彈，先是引爆整個矽谷，隨後震驚整個世界！這件事的影響力大家都知道了， 事情還在繼續發酵，剛剛OpenAI 的首席研究 Mark Chen 親自下場評論DeepSeek R1，雖然肯定了DeepSeek R1的研究發現，但是態度非常微妙，還有DeepSeek前實習生工對於Mark Chen的回應，整個過程不要太精彩，我整理了一下，分享給大家

Mark Chen “態度微妙” 回應 DeepSeek：既肯定又“劃重點”？

Mark Chen 的推文，表面上是祝賀 DeepSeek 取得的成就，但仔細品味，卻能感受到一絲微妙的 “酸味” 和 “防守” 姿態

他首先承認 DeepSeek “獨立發現了 OpenAI 在 o1 模型研發過程中的一些核心理念”， 原話：

“祝賀DeepSeek成功研發出o1級推理模型！他們的研究論文表明，他們獨立發現了我們在實現o1過程中改採用的一些核心思想”

這無疑是對 DeepSeek 技術實力的一次高調認可，也側面印證了 DeepSeek 模型的硬核實力

然而，話鋒一轉，Mark Chen 立即將焦點轉移到 “成本” 問題上，認為 “外界對成本優勢的解讀有些過頭”。他拋出了一個略顯專業的概念——“雙軸最佳化 (pre-training and reasoning)”， 解釋說，將模型訓練和推理視為兩個可獨立最佳化的維度，可以更有效地控製成本。他的言外之意似乎在暗示：DeepSeek 你在成本控制上做得不錯，但我們 OpenAI 也能做到，而且我們還有更全面的優勢！

為了進一步 “劃重點”，Mark Chen 還提到了 “蒸餾技術” 的成熟和 “成本與能力解耦” 的趨勢， 暗示 OpenAI 也在積極探索模型壓縮和最佳化技術，降低服務成本。他強調， “低成本服務模型（尤其是在較高延遲下）並不意味著擁有更強的模型能力”， 試圖弱化 DeepSeek 在成本方面的優勢對 OpenAI 能力優勢的衝擊

最後，Mark Chen 不忘 “畫餅”， 強調 OpenAI 將繼續在 “降低成本” 和 “提升能力” 兩個方向上 “雙管齊下”，並承諾 “今年會發佈更優秀的模型”。這番回應，既有對 DeepSeek 技術實力的肯定，也充滿了 OpenAI 作為行業領導者的自信和 “捍衛地位” 的意味。畢竟，DeepSeek 這次發佈的 o1 模型，直接挑戰的是大模型最核心的 推理能力，這無疑觸動了 OpenAI 的敏感神經

前 DeepSeek 實習生 “扎心”回懟 ：OpenAI，說好的“開放”初心呢？

如果說 Mark Chen 的回應還算官方 “過招”， 那麼DeepSeek實習生Zihan Wang 對Mark Chen回應較為尖銳！（資料顯示，他 曾就職於 DeepSeek，並深度參與了 RAGEN 項目！） 他還透露自己 早在 2022 年就關注 OpenAI，並對其早期的 VPT 和 ChatGPT 項目印象深刻，甚至在伯克利的課程項目也做了類似 VPT 的嘗試！曾是 OpenAI 的早期 “粉絲”

Zihan Wang 坦言，他並非有意冒犯，只是好奇曾經以 “開放 AI” 為名的 OpenAI，為何在開源問題上變得如此 “猶豫” 和 “保守”。他回憶起 2022 年 OpenAI 的 VPT 和 ChatGPT 項目，那時他對 OpenAI 的印象是 “開放、創新、引領未來”，充滿了樂觀和信任。但如今，他感覺 OpenAI “變了”，變得不再像以前那樣 “純粹”，不再像以前那樣 “為了更重要的事” 而努力， 似乎更加注重商業利益和競爭優勢

DeepSeek 原始碼在那裡？

更有趣的來了， 另一位網友 Autark 追問Zihan Wang ，他直接 “喊話” DeepSeek：“DeepSeek 的原始碼在那裡？我說的不是權重或推理支援程式碼，我要的是真正的原始碼！”

面對 Autark 的追問，Zihan Wang 也給出了他瞭解到的 DeepSeek 官方解釋：

“DeepSeek 團隊人數有限，開源需要投入額外的大量工作，不僅僅是讓訓練框架跑起來那麼簡單 (open-sourcing needs another layer of hard work beyond making the training framework brrr on their own infra)。因此，DeepSeek 目前優先聚焦於迭代下一代模型， 在開源方面，他們優先開源 ‘最小化 + 必要’ 的部分，同時通過發佈詳細的技術報告，並鼓勵社區進行復現， 來彌補開放原始碼的不足。”

“華人 AI 力量” 的崛起，中美 AI 競爭的新註腳？

有網友調侃兩位來自不同國家的頂級人工智慧公司的華人代表在 X上爭論，這可能是 2025 年的一個好兆頭

資料顯示，Mark chen 高中就讀於台灣National Experimental High School（2004年 - 2008年），本科就讀於MIT的Mathematics with Computer （2008年 - 2012）

已經在OpenAI工作6年4個月，今天1月剛剛從OpenAI研究副總裁升任為首席研究

zihan wang 本科就讀於中國人民大學，美國西北大學在讀PhD

zihan wang 2024年2月 - 2024年7月 在DeepSeek 實習，

A. 利用稀疏架構訓練專業化語言模型。通過選擇最佳的5%專家進行專業化大語言模型（LLM）調優，能夠實現接近完全的性能。該論文作為第一作者在EMNLP 2024會議上展示

B. 與團隊開發了DeepSeek-V2，一個擁有2360億參數的模型，採用多頭潛在注意力機制來壓縮LLM效率瓶頸中的KV快取，降低了42.5%的成本，生成速度提升了5.76倍，獲得了3.5k GitHub星標和10萬使用者

最後，Zihan Wang 也補充聲明：強調他的觀點僅代表個人，不代表 DeepSeek 官方立場 (AI寒武紀)