广东湛江小镇走出的“做题家”，到用算法在量化投资领域掀起风浪的“幻方”掌门人，再到如今凭借DeepSeek模型，让硅谷侧目的AI创新者，梁文锋的每一次转身，都踩在了时代的鼓点上。而就在不久前，DeepSeek的一次“小更新”，再次证明了属于梁文锋的商业传奇，仍将继续，远未到终章。
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                              
 - 文章信息 - 


本文作者：Mr.K，黄哲铿，知名数字商业顾问，「顿悟山丘」创始人，科技博主，曾担任海尔、中通快递、1药网技术高管，著有《技术人修炼之道》《技术管理之巅》。分享：个体成长、科技趋势、数字化转型、商业洞察。由「技术领导力」原创首发， 数字化企业经授权发布。


前段时间，新财富500创富榜发布，DeepSeek创始人梁文锋晋级前10，同是也是十大富豪中最年轻的一位。众所知周，他的财富密码正是那个在AI圈引发全球震动的名字DeepSeek。

从广东湛江小镇走出的“做题家”，到用算法在量化投资领域掀起风浪的“幻方”掌门人，再到如今凭借DeepSeek模型，让硅谷侧目的AI创新者，梁文锋的每一次转身，都踩在了时代的鼓点上。而就在不久前，DeepSeek的一次“小更新”，再次证明了属于梁文锋的商业传奇，仍将继续，远未到终章。









DeepSeek小更新，模型大升级


5月底，DeepSeek团队在Hugging Face上悄然发布了名为“DeepSeek-R1-0528”的新版本。从命名上看，这似乎只是一次常规的“小版本升级”，但在AI圈内，却引发了全球开发者的热议和深度测评。在很多人看来，这次更新并非简单的参数微调或问题修复，而是一次深入核心能力、极具系统性的质变。通过梳理大量的实测案例，笔者简单归纳了三个维度的突破性升级：

1、跃升至顶尖梯队的硬核编码与逻辑能力

这是本次更新中最直观、最可量化的亮点，就是在LiveCodeBench测评中，R1-0528版本以73.4分的成绩，一举冲到全球第四，其表现已经几乎与OpenAI的闭源顶流模型o3-high（75.4分）相当。这不仅仅是分数的逼近，更是对“开源模型在顶级编程能力上与闭源巨头存在代差”这一固有观念的有力冲击。

这种能力并非空洞的跑分，而是体现在了实际的开发任务中。当用户给出“用Three.js模拟太阳系，鼠标悬停在星球上时显示星球名称”这样一条笼统的指令时，R1-0528展现出的已非简单的“代码生成器”角色。

它在短短24秒内，迅速构建了一个完整的解决方案架构：从创建Three.js场景、实现行星公转动画，到添加鼠标悬停交互逻辑，再到设计美观的星空背景和光影效果……最终让一个带动画、光影效果、且能实时交互的太阳系模型，呈现在用户眼前。这种从理解意图到架构设计，再到高质量代码实现的全链路能力，标志着其在工程实用性上，迈上了一个新台阶。

2、堪比人类专家的深度多层推理能力

如果说编码能力是其“硬实力”的体现，那么深度推理能力则是其“软实力”的跃升，也是通往AGI的关键。这一点在处理开放性难题“如何让7米长的甘蔗通过2米高、1米宽的门”时，展现得淋漓尽致。

R1-0528在回答过程中，进行了如下逻辑缜密的方案推演：
界定问题边界：它首先进行物理学分析，计算出门的对角线长度（约2.236米），从根本上否定了“直接通过”的可能性，展现了其严谨的科学素养。

系统性生成方案：它没有给出单一答案，而是围绕“改变物体”和“改变环境”两个核心思路，系统性地提出了“弯曲甘蔗”、“切割甘蔗”、“修改门”等一系列方案。

多维度评估利弊：它对每种方案都进行了现实层面的评估，如弯曲方案需要考虑甘蔗的柔韧性，切割方案会破坏其完整性，而修改门则可能需要额外的许可等。

元认知与情境感知：这是最令人惊叹的地方。模型在思考中会自我反思：“我认为我需要考虑脑筋急转弯的答案……但用户可能期待一个聪明答案。”这种“思考自己的思考过程”（元认知）并揣测用户真实意图的能力，让它超越了机械的问答，表现出一种接近人类的“同理心”和智慧。

这个长达151秒的思考过程，恰恰不是效率低下的表现，而是这一深度、穷尽式推理过程的外在体现，证明了其为追求高质量答案，而愿意付出更大的算力成本的“意愿”和“责任感”。

3、高度实用化的成品级交付能力

无论是生成可直接运行的太阳系模型，还是根据论文附件设计出结构清晰、布局美观的介绍网页，R1-0528都展现出一个核心特质：它致力于交付“成品”，而非“半成品”。它不仅能理解指令的字面意思，更能洞察用户背后对质量、美观、易用性的隐性需求，并将这些需求融入到最终的交付物中。

这种从“能用”到“好用”的跨越，让DeepSeek不再仅仅是技术爱好者的“玩具”，而真正成为了能够嵌入工作流、提升生产力的实用工具。








梁文锋的主场时间又来了


梁文锋的创业史本身就是一部技术颠覆史。2015 年创立幻方量化时，他带领 7 名浙大校友用 AI 重构投资逻辑，2019 年自建的 “萤火一号” 超算，比沪深交易所系统快 300 倍；2020年主力产品“九章幻方”年化收益达47.3%，远超行业均值；2021 年管理规模突破千亿，成为亚洲最大量化私募……

但真正让他跻身全球科技舞台中央的，是 2023 年押注 AGI 的战略抉择。当 OpenAI 用天价算力筑起技术壁垒时，梁文锋选择 “极致性价比 + 开源生态” 破局。2025年，DeepSeek R1 的发布，直接将 AI 行业带入 “推理模型时代”，其开源策略和极致性价比更是震撼全球。

而5月份这次“小更新”的亮眼成绩，也让行业对DeepSeek的未来版本——V4或R2充满了期待。目前来看，今年国内AI，大概率还是梁文锋主场、DeepSeek控场。当然，能做到持续创新、持续突破，是与DeepSeek自身特殊“基因”分不开的。

1、技术路径：从 “弯道超车” 到 “换道超车”

DeepSeek 的崛起，本质上是技术路径的胜利。不同于其他大模型 “暴力堆料”的模式，梁文锋团队在架构优化上另辟蹊径：FP8 混合精度训练将算力成本降低 40%，MoE 架构减少 30% 的 Flops 开销，Context Caching 技术使推理效率提升 5 倍。这种 “小力出奇迹” 的方法论，在 2025 年 2 月的开源周中得到验证 ——FlashMLA、DeepEP 通信库等技术的开源，让开发者得以一窥 DeepSeek 的底层优化逻辑。

2、生态构建：从 “单点突破” 到 “系统碾压”

当多数大模型公司陷入商业化焦虑时，DeepSeek 选择了一条 “反共识” 路径：暂不融资、不做应用，专注于基础模型研发。这种战略定力，使其在生态构建上形成独特优势。腾讯、百度、移动、电信等巨头纷纷接入 DeepSeek，推动 AI 技术普惠化；其估值区间已达 10 亿至 1500 亿美元，中间值 20 亿至 300 亿美元，远超国内同行。

更值得关注的是，DeepSeek 正在构建 “模型 - 芯片 - 应用” 的闭环生态：与多家芯片厂商合作优化训练效率，与三一重工、理想汽车等企业探索垂直场景落地，这种全产业链协同效应，将形成难以复制的竞争壁垒。

3、人才战略：从 “工程师红利” 到 “科学家红利”

DeepSeek 的人才突围，走的是一条扎根本土的务实路径。其核心团队几乎全由国内顶尖高校培养的人才构成，清华、北大、浙大等院校的优秀毕业生占比约 90%，没有海外名校背景的 “光环加持”，却凭借扎实的学术积累与工程能力，撑起了技术突破的大梁。

这支年轻的研发队伍，打破了 “工程师主导” 的行业惯性。公司通过 “学术直通工程” 机制，让北大计算语言学、清华 AI 实验室等高校力量深度参与研发，比如主导 R1 模型推理优化的核心成员，均为本土高校博士，在校期间就深耕大模型架构研究。

此外，为激活本土人才潜力，DeepSeek 提供超常规支持：研发人员可自由调用 5 万块 GPU 进行实验，核心成员能参与技术成果收益分成。这种 “资源倾斜 + 利益绑定” 的模式，让本土人才从 “执行者” 转向 “创造者”—— 正是这样的团队，用不到行业 1/5 的人力成本，实现了 R1 模型对标国际顶尖水平的突破。这种聚焦本土、深耕培育的策略，也为中国 AI 人才战略提供了简明有效的范本。








中国需要更多DeepSeek


除了DeepSeek 在全球掀起波澜外，国内大模型第一梯队的竞争也进入白热化。从阿里 Qwen 到字节豆包，从百度文心到腾讯混元，每一个玩家都在使出浑身解数，既互相竞争，又共同促进了中国 AI 的发展。

1. 技术先锋：从单点突破到全栈创新

🔷 阿里 Qwen3：2025 年 4 月发布的 Qwen3 系列，通过混合专家（MoE）架构实现 “高性能 + 低成本” 的双重突破。旗舰模型 Qwen3-235B-A22B 部署成本仅为 DeepSeek R1 的 1/3，支持 119 种语言和 128K 长上下文，在代码生成、数学推理等任务中对标国际顶尖水平。其开源策略（Apache 2.0 协议）已吸引超 1.5 万家企业接入，成为开发者生态的重要基石。

🔷 字节豆包 1.5：基于 MoE 架构的豆包 1.5 深度思考模型，在通用任务中人类评估表现优异，推理成本降低 50%。截至 2025 年 3 月底，其日均 12.7 万亿 tokens 调用量，在企业流程图表分析（准确率 92.3%）、航拍图可行性评估（误差率 < 3%）等场景实现规模化落地。

2. 产业赋能：从工具替代到价值创造

🔷 百度文心大模型：作为企业级应用标杆，截至2025 年 2 月，日均调用量已增长至 16.5 亿次，智能 PPT 市场份额超 80%。2025 年 1 月，百度已中标多个政府项目，在金融、能源等领域构建 “AI + 行业” 解决方案。其文心智能体平台通过知识图谱与流程自动化，帮助企业实现从数据到决策的闭环。

🔷 腾讯混元大模型：在多模态赛道持续领跑，混元 Turbo S 在 Chatbot Arena 全球排名前八，代码能力进入全球前十。2025 年 5 月发布的混元 T1-Vision 支持视觉深度推理，已应用于微信、腾讯会议等产品。其开源策略（0.5B-32B 全尺寸模型）推动行业技术共享，混元 3D 模型 Hugging Face 下载量突破 160 万次。

3. 创新突围：从跟随模仿到引领范式

🔷 智谱 AI：作为首家启动 IPO 的大模型公司，截至2025年7月，智谱已累计融资超125 亿元。其推出的GLM-4-9B 模型以 1.3% 的幻觉率全球领先；AutoGLM 沉思 Agent，更是通过 “研究 + 执行” 一体化设计，在金融风控、医疗诊断等场景实现精准决策。这也让OpenAI 在《Chinese Progress at the Front》报告中，将智谱列为重要竞争对手。

🔷 商汤日日新 V6：凭借多模态长思维链训练，日日新 V6 在数学推理、视频理解等核心指标上超越 OpenAI o1，支持 10 分钟视频全帧率解析，推理成本仅为国际同类模型的 1/5。其与具身智能结合的文旅导游、智慧教育等解决方案，已在多个城市落地，成为 “AI + 实体经济” 的典型范式。

4. 生态重构：从单打独斗到协同共生

🔷 月之暗面：2025 年 6 月开源的 Kimi-VL-A3B-Thinking-2506 多模态模型，在数学推理（MathVision 得分 56.9）和视频理解（VideoMMMU 得分 65.2）上刷新开源纪录。其轻量化设计（激活参数 2.8B）与高效性能，为边缘计算和端侧应用提供新可能。

🔷 MiniMax：发布混合架构推理模型 M1 和视频生成模型 Hailuo 02，探索 “基座模型 + 垂直场景” 的商业化路径。同时，MiniMax也在积极探索商业化路径，计划通过资本运作推动业务发展。

这些国内头部AI企业既互相竞争又互相鞭策，其实是好事，中国AI确实需要更强的内部驱动和外部刺激，也需要出现更多的DeepSeek。

面对爆火后的DeepSeek，有人问”DeepSeek红利，梁文锋还能吃多久？”回答这个问题，就要先搞清楚这个“红利”来自哪里。它绝不是市场幸运的馈赠，而是对其坚持原创、敢于颠覆的奖励。只要这种创新的精神内核不灭，只要DeepSeek能持续拿出像R1-0528这样令人震撼的技术成果，那么它的红利期就远未结束。其他AI企业亦是如此。


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