DeepSeek 維持 API 價格不變，成績卻大幅提升，背後策略是什麼？

Question

Accepted Answer

DeepSeek 提升性能的關鍵不在算力，而在於精巧的蒸餾策略

DeepSeek 在維持 API 價格不變的情況下，大幅提升基準測試成績，縮短任務執行時間，反映出其在模型訓練上採取了精準的策略。這並非單純依靠算力規模，而是透過「蒸餾」技術，有效降低訓練成本，同時提升模型效能。
蒸餾讓小型模型也能學習大型模型的優勢

蒸餾的核心概念是利用大型、高性能模型（教師模型）產生的輸出，作為訓練小型模型（學生模型）的目標。DeepSeek 透過蒸餾，讓學生模型學習到教師模型在特定任務上的知識與技能，而無需耗費巨額資源進行獨立訓練。這使得 DeepSeek 能夠在資源有限的情況下，快速提升模型性能，並維持具競爭力的價格。
蒸餾的挑戰在於資料來源與評估

儘管蒸餾能大幅降低訓練成本，但仍存在一些挑戰。報導指出，中國業者因算力限制，可能更傾向於透過蒸餾取得訓練資料，此舉是否涉及未經授權使用競爭對手的輸出，仍需審慎評估。此外，模型幻覺率雖降低，但仍非判斷蒸餾是否奏效的唯一標準，需要更全面的評估。DeepSeek 的案例顯示，在 AI 模型訓練中，精巧的蒸餾策略，比單純的算力擴張更能帶來顯著效益。

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