DeepSeek 2025 年度回顧從 R1 到 V3.2 ：開源 AI 的逆襲

在 2025 年的科技圈，若要選出一個讓矽谷巨頭們「如坐針氈」的名字，那絕對不是另一家美國新創，而是來自杭州的 DeepSeek（深度求索）。

這不僅僅是因為他們發布了幾個模型。

當 NVIDIA 的股價因為一家軟體公司的產品發布而波動 2% 時，你就知道事情並不簡單。DeepSeek 採用的「開放權重」（Open Weights）策略，本質上是一場對抗 AI 封閉花園的游擊戰。他們不僅把核武器級別的 AI 模型直接放在 GitHub 上任人下載，更可怕的是他們達成這項成就的成本——僅約 600 萬美元。相較於 Google 或 OpenAI 動輒上億美元的訓練軍備競賽，這簡直是魔法。

作為一名長期關注開源生態的編輯，我花了數週時間深入測試 DeepSeek 的全系列產品。從年初震撼業界的 R1 到 12 月剛剛落地的 V3.2，這篇評測將剝開行銷話術，告訴你 DeepSeek 到底值不值得你投入資源。

1. 產品線解析：從推理到通用的全方位佈局

DeepSeek 的產品迭代速度快得驚人，且刀法精準。我們可以將其 2025 年的陣容分為兩大主力：

DeepSeek-R1：打破「推理昂貴」的迷思

發布時間：2025 年 1 月

還記得 OpenAI o1 剛出來時，大家對那種「慢思考」能力的驚嘆嗎？DeepSeek-R1 就是衝著這個痛點來的，但它不僅免費，還開源。

R1 是一款專注於邏輯、數學與即時解題的推理大模型。在實際測試中，R1 展現了極其強悍的「思維鏈」（Chain of Thought）能力。最讓我印象深刻的是它的訓練成本效益：透過強化學習技術，DeepSeek 僅花費約 600 萬美元就訓練出了這個對標 o1 的怪獸 [^1]。

到了 5 月，R1-0528 版本更新後，它的長文寫作能力有了質的飛躍。它不再只是像個冷冰冰的計算機，寫出來的文章結構完整，甚至帶有一點「人味」，這對於需要生成長篇報告的使用者來說，是巨大的福音。

DeepSeek-V3 系列：真正的旗艦

發布時間：2025 年 8 月 (V3.1) / 2025 年 12 月 (V3.2)

如果 R1 是特種部隊，V3 系列就是正規軍。

V3.1 (2025/08)：這是集大成之作。它聰明地融合了 V3 的通用能力與 R1 的推理邏輯，並將上下文窗口拉到了 128k。這意味著你可以直接把整本小說或幾百頁的財報丟進去，它依然能精準抓到重點。
V3.2 (2025/12)：目前的「完全體」。擁有 685B 參數，在主流推理測試中已經咬住了 GPT-5 的車尾燈。特別值得一提的是 “Speciale” 版本，這個優化版在數學領域簡直是屠榜般的存在——它拿下了 2025 年國際數學奧林匹克 (IMO) 的金牌 [^2]。

我的測試結論：在處理繁體中文的複雜語境（例如分辨台灣用語和中國用語）時，DeepSeek-V3.2 的表現甚至優於許多經過「繁中優化」的 Llama 改版模型。

2. 開源周：DeepSeek 的「陽謀」

2025 年 2 月，DeepSeek 發起了一場名為「開源周」的活動。這不僅是技術分享，更是一種對行業標準的挑戰。

他們不只給你魚（模型權重），還教你怎麼釣魚（基礎設施代碼）。

FlashMLA：針對 NVIDIA Hopper GPU 的優化，讓推理效率飆升。
模型蒸餾（Distillation）：這是最讓開發者興奮的技術。DeepSeek 公開了如何將大模型（如 685B）的能力「傳授」給小模型（如 1.5B）。這意味著，你現在可以在自己的筆記型電腦上，運行一個具備頂尖智商的 AI，而且完全離線、無需聯網。

這種做法直接降低了 AI 的入場門檻，讓中小企業不再需要看雲端巨頭的臉色。

3. 在地化觀點：台灣社群的響應

這股浪潮也吹到了台灣。由三位台灣 AI 專家發起的「自由鋼普拉」（FreedomGunpla R1）專案，就是基於 DeepSeek R1 進行改造。他們的目標很明確：打造一個在繁體中文環境下表現優異，甚至超越簡體中文原始能力的開源模型。

這證明了 DeepSeek 的策略是成功的——它成為了全球開發者共同的基石，而非單一公司的私有財產。

4. 優缺點總評 (Pros & Cons)

在這一片讚歌聲中，我們仍需保持冷靜。以下是客觀的評測總結：

✅ 優點 (Pros)

極致的成本效益：對於企業來說，自行部署 DeepSeek 的成本遠低於長期租用 GPT-4 API。
透明度高：從權重到訓練設施代碼全開源，安全性可審計。
中文理解力強：原生中文語料訓練，對成語、隱喻的理解力屬於第一梯隊。
離線能力：透過蒸餾技術，可在本地端實現高隱私需求的 AI 應用。

❌ 缺點 (Cons)

多模態短板：與 GPT-4o 相比，DeepSeek 目前主要強在文字與程式碼。雖然有 VL2 視覺模型，但在「聽、說、看」的原生整合流暢度上，仍與 OpenAI 有顯著差距。
部署門檻：雖然開源，但要運行 685B 參數的 V3.2 旗艦版，硬體需求依然不低（雖然蒸餾版解決了部分問題）。
生態系完整度：Google 和 Microsoft 擁有完整的辦公軟體生態系整合，DeepSeek 目前仍多以獨立模型存在，需要開發者自行整合。

5.誰該使用 DeepSeek？

DeepSeek 不僅僅是一個「平替品」，它代表了 AI 發展的另一種可能性——高效、開放且去中心化。

如果你是開發者：強烈推薦。無論是拿來做程式碼輔助（DeepSeek-Coder V2）還是研究底層架構，它都是目前的最佳教科書。
如果你是企業 CTO：若公司對數據隱私極度敏感，無法將資料上傳至 OpenAI，那麼在私有伺服器部署 DeepSeek V3 是目前 CP 值最高的解決方案。
如果你是一般使用者：可以等待基於 DeepSeek 開發的第三方應用，或是使用其網頁版進行長文寫作與邏輯分析。

2025 年，DeepSeek 用技術證明了：通往 AGI（通用人工智慧）的道路，不一定鋪滿了美金，也可以是由一行行開源程式碼堆砌而成的階梯。

參考文獻
[^1]: DeepSeek 技術報告 (2025), “DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning”.
[^2]: 國際數學奧林匹克 (IMO) 2025 官方成績公告.