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　　12月9日消息，Nature杂志公布“年度十大科学人物”榜单，DeepSeek创始人梁文锋入选。榜单上，梁文锋与一位深海探索科学家杜梦然并列。

　　1月，DeepSeek突然发布了DeepSeek-R1，一个“强大且低成本”的大型语言模型。

　　Nature在专题报道中写道，这一发布“震惊（shocked）了人工智能领域”，并直言，“这立即表明，美国在人工智能领域的领先地位，并没有许多专家想象的那么高”。

　　DeepSeek-R1的与众不同，并不在于它用了多么惊人的数据量，也不在于背后有多少资本撑腰。相反，它的根本突破，在于训练方法的“轻资产 + 高效率 + 开源透明”。

　　这样一来，模型在“数学推理 + 编程 + 逻辑思维”等任务上的表现迅速跃升。

　　而确实是自DS进入了AI鲨鱼塘后后，各个大模型开始卷模型评分，卷性能表现。

　　研究者指出，DeepSeek-R1 的问世可能标志着一个范式。过去几年，AI 尤其是大型语言模型 (LLM) 的发展，很大程度上依赖资本炒作、闭门测试、营销噱头。

　　模型的结构、训练细节乃至性能，都往往成为厂商的“商业秘密”。因此，很少有模型真正经受过严肃的、同行评审的科学审查。

　　而DeepSeek-R1的论文被Nature接收并登上封面，本身就是一次重大制度意义上的转折，它将 LLM 拉回了科学与学术的传统语境。

　　这不仅是“面子”的问题，而是“可信度”的问题。同行评审要求公开训练数据、方法论、对比实验等等，这些都迫使 AI 模型不再只是营销炒作或Demo演示，而是成为可以被检验、复现、批评、超越的科学成果。

　　相比那些动辄上千万、甚至上亿美元投入的西方AI项目，这是压缩了一个数量级甚至两个数量级。

　　R1 的出现，对全球 AI 生态，尤其是对西方主导阵营构成了潜在冲击。过去，模型性能越强、资源投入越大，就越容易被视为领先，但 R1 用低成本、开源、透明方式，让高性能不再是巨头专利。

　　DeepSeek-R1的诞生，不只是一个模型的成功，更像是一道裂缝，裂缝穿过很多词汇，打破了“资本壁垒”、“资源垄断”、“行业话语权”、“技术封闭性”。