转自知乎个人回答：https://www.zhihu.com/question/12588309114/answer/108894884235。
题主问题：为什么现在的软件选择调用DeepSeek而不是开发新模型？
最近关注人工智能领域比较多，自己本身也有计算机、机器学习和人工智能的背景和工作经验。尝试着解答一下。
首先，这个问题的题面只说对了1/3。
现在确实很多企业，包括大型企业都选择接入DeepSeek，但是接入DeepSeek，并不等同于调用DeepSeek。
一般来讲，接入DeepSeek包括两种方式，一是通过API的方式来调用DeepSeek的服务，这种方式适合中小企业网站或者个人网站，不需要本地部署推理模型，成本小，节省资源，但是服务的可用性得不到保证，因为本质上还是DeepSeek的服务器来提供推理服务。
二是在本地部署DeepSeek模型，搭建自有服务器，对外提供服务，我相信像知乎和微信元宝、阿里等大厂应该是使用这种方式接入。这种方式的好处是服务可用性自主可控，可以建立好的客户体验留住客户，当然部署大模型需要资源，但是我相信大厂是负担的起的，部署满血版deepseek-r1模型，需要的算力资源虽然高，但基本上200万的服务器，性能就是不错的。
btw，我自己mac电脑，2C8G M2芯片，本地也部署了一个7B版本的deepseek模型。跑起来很吃力，基本内存打满，其他应用就没法使用。
再来说说自己开发大模型的事情。
首先，这个事情需要大量的资源投入。现在预训练一个LLM模型，动辄几千万美元甚至上亿美元。首先得有这个财力和硬件资源才可以做预模型训练的事情。
大型企业在决策是否进行新模型的开发时，需要掂量掂量，也就是ROI是否能打正。但目前看大厂都有这个实力和技术储备来做这个事情，所以他们并没有停止对大模型的开发，也在同步做着大模型开发的事情，阿里腾讯都发布过基础大模型，并且也在不断迭代优化，持续投入更多资金，因为这是未来战略布局，不投入就吃不上未来的饭。
所以说，全面接入DeepSeek只是一种商业策略，为了吸引用户，留住用户，也就是流量最大化。但不影响大企业自己研发基座大模型，那才是核心竞争力。
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