Deepseek 开放源码是什么意思

当你下载一个所谓开源的 AI 模型譬如 DeepSeek ，大体得到这些：

训练后模型权重，譬如神经网络的参数，可多达几十亿个。训练后模型权重包容了训练学到的所有知识，一般是用二进制文件存储。

而源码文件仅仅包括模型架构（定义模型如何处理输入并生成输出），以及分词和其他必须的预处理程式，主要帮用户将输入文本转换为模型能够理解的格式。有的还会提供精调源码文档，帮用户将大模型学习结果更精细调校到本地数据，譬如从金融界收集的信息。

但没人会公开其大语言学习模型的源码，那是真真的商业机密。所以deepseek公司如果声称它训练到chatgpt水平只花了chatgpt三十分子一成本，外人是很难验证的。

所有跟帖： 

• 是公开了源码。到GitHub里查一下就能找到。截屏给你吧： -QualityWithoutName- ♂ (81 bytes) () 01/31/2025 postreply 20:24:22

• 找到了DS的源程序链接，但文学程说是骂人的话，不让发。 -QualityWithoutName- ♂ (0 bytes) () 01/31/2025 postreply 20:30:12

• 我指的是deepsee用来训练模型的源码和数据，没有这，无人能验证它的低成本是否真实 -老键- ♂ (0 bytes) () 01/31/2025 postreply 23:25:05

• Meta,OpenAI, Google 用自己的数据试试就知道了。只需要比较一下自己以前训练的费用。 -QualityWithoutName- ♂ (0 bytes) () 02/01/2025 postreply 06:29:13

• 基本不可能，外人当然可以测试比较其算法的应用性能，但没有其模型训练源码，很难复核其训练效率，而后者是发展AI的关键 -老键- ♂ (0 bytes) () 02/01/2025 postreply 11:03:31

• 譬如有人说它蒸馏，也只能是怀疑，除非自己承认（灰色地带，也难算违反），而它的算法确有精打细算的长处 -老键- ♂ (0 bytes) () 02/01/2025 postreply 11:23:32

• 学习模型的源码是很简单的 -ahhhh- ♂ (69 bytes) () 01/31/2025 postreply 20:41:25