最近一段时间，相信大家或多或少都被DeepSeek的相关话题或者结技术应用刷屏。无论是AI圈内，还是大众社交媒体，大家讨论的焦点似乎都变成了它。反观此前被热议的 Kimi、豆包、文小言等国产大模型，如今的声量明显弱了不少。
那么DeepSeek 到底做对了什么，能让它在短时间内迅速赢得市场的关注呢？
少谈情怀，多谈实力
过去两年，国产大模型领域涌现了不少玩家，几乎每家都在强调自己的“国产自研”，甚至将“情怀”作为卖点之一。但问题是，用户最终要的不是“国产替代”，而是真正好用的产品。DeepSeek 在这点上表现得相当务实——它不是一上来就高喊“超越 ChatGPT”，而是直接交出了一份高性价比的答卷。
DeepSeek 在代码生成和数学推理上的表现尤其突出，这两个能力点恰好是很多用户日常使用 AI 过程中最在意的。程序员测试后发现，它写代码的准确率和可读性甚至超越了 Kimi 和文小言，而在数学推理上，它的逻辑链条也比豆包等模型更加清晰。换句话说，它解决了很多国产 AI 用户之前“用得不够顺手”的痛点，让人真正有了“可以用来干活”的感觉。
紧盯 GPT-4，避开“自嗨型”竞争
还有一点就是，很多国产大模型在营销上有个问题：喜欢和 GPT-3.5 对比，试图制造“我们已经追上 OpenAI 了”的氛围。但 DeepSeek 的策略不同，它直接对标的是 GPT-4，甚至它的团队自己都承认，目标就是尽快追赶 OpenAI 的最强版本。
这种做法有几个好处：
避免“自嗨型”竞争。如果只是盯着 GPT-3.5 这个水平，可能会让用户觉得“这家 AI 只是比国内其他模型好一点，但还不够强”，但对标 GPT-4，有比较才会有“区别”。
产品进化更快。DeepSeek 先是推出了 DeepSeek Coder（专攻代码），紧接着是 DeepSeek Chat（通用大模型），每次迭代都更接近 GPT-4 的能力，用户可以真切感受到它在进步，而不是停留在宣传话术上。
开源策略的加持，搭建广泛用户基础
DeepSeek 还有一个让人意外的举动——开源。在国内 AI 圈，不少大厂对开源是比较谨慎的，为了搭建自己的护城河，更多还是在做封闭的商业产品。但 DeepSeek 选择开放了自己的 DeepSeek Coder 权重，这一步直接赢得了大量开发者的好感。
作为外行可能不明白开源意味着什么？意味着会有更多技术人愿意参与优化，可以让整个 AI 生态围绕它展开更多应用创新。相比之下，豆包、Kimi 等模型在这一点上相对保守，虽然有不错的产品能力，但缺少了一种“让开发者主动帮你宣传”的社区效应。DeepSeek开源的举措，反而让它在技术圈的口碑迅速传播，形成了更广泛的用户基础。
DeepSeek 的成功，是国产 AI 走向成熟的信号
国产大模型的竞争已经从“谁能做出来”进入“谁更好用”的阶段。在这个过程中，DeepSeek 的崛起提供了一个值得参考的路径：与其过度强调“国产替代”，不如用更务实的方式来解决用户真正的需求（打铁还需自身硬）；与其满足于超越 GPT-3.5，不如直接对标 GPT-4，要做就做最牛的；与其封闭式竞争，不如用开源的方式加速成长。