DeepSeek 是什麼？2026 完整指南：V4、梁文鋒與爭議

Q: DeepSeek 可以免費用嗎？

可以。網頁版與手機 App 提供免費對話；開發者串接 API 依用量計費、單價偏低；模型權重也開源，可免費下載到本地運行。

Q: 用 DeepSeek 安全嗎？資料會存在中國嗎？

託管版會把資料存放在中國境內伺服器，且有政府調取疑慮，多國因此禁止公務使用。若在意隱私，可改用開源權重在本地部署。

Elponcrab

17 分鐘前

DeepSeek（深度求索）是一家來自中國杭州的 AI 團隊。2025 年 1 月，它用一款訓練成本號稱極低的開源模型 R1，讓輝達（Nvidia）股價在單日蒸發近 6,000 億美元，被市場稱為「DeepSeek 時刻」。一年多後，它推出 2026 年的新旗艦 V4，並完成約 70 億美元融資。這篇指南一次整理：DeepSeek 是誰、模型怎麼演進、如何使用、開源到什麼程度，以及圍繞它的隱私與地緣爭議。

DeepSeek 是什麼？從幻方量化走出的 AI 團隊

DeepSeek 成立於 2023 年 7 月，是中國量化避險基金幻方量化（High-Flyer）分拆出來的 AI 研究團隊。幻方本身成立於 2015 年，靠自建 GPU 叢集做量化交易，也因此累積了訓練大型模型所需的算力。DeepSeek 創辦人兼執行長梁文鋒同時是幻方的執行長，透過持股實體握有 DeepSeek 約 84% 股權。公司總部位於杭州，團隊刻意維持精簡、以研究為導向，2025 年時約僅 160 人。與多數 AI 公司不同，DeepSeek 從一開始就把目標放在通用人工智慧（AGI），而非急於商業化。

在 2026 年首輪融資後，梁文鋒的身價據估翻倍至約 360 億美元，一度被稱為全球最富有的 AI 創辦人。

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2025 年 1 月的「DeepSeek 時刻」：輝達單日蒸發 5,890 億美元

2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 發布主打推理能力的 R1，性能對標 OpenAI 的 o1，卻宣稱只用了遠低於同業的訓練算力。恐慌很快傳導到市場：1 月 27 日，輝達單日市值蒸發 5,890 億美元，是美國股市史上單一公司最大單日跌幅，股價重挫約 17%。同一天，DeepSeek 也超越 ChatGPT，登上美國 iOS 免費 App 排行第一。

外界最常引用的「訓練成本僅 560 萬美元」數字，其實出自 DeepSeek V3 的技術報告，指的只是最終一次正式訓練的算力成本，約 2,048 張 H800 GPU、跑約 55 天，並不包含先前的研究、實驗、資料與人力等投入。半導體研究機構 SemiAnalysis 估計，DeepSeek 累計的 GPU 資本支出可能高達約 5 億美元。換句話說，那個小數字是真的，但它是一個很窄的「邊際算力」成本，而非 DeepSeek 的全部花費。

模型演進：從 R1 到 2026 年旗艦 V4

DeepSeek 的模型大致分成兩條線：以 V 為名的通用模型，以及以 R 為名、專攻推理的模型。從 2024 年的 V2、V3，到 2025 年 1 月引爆話題的 R1，DeepSeek 逐步把「思考」能力整合進主線：2025 年 8 月的 V3.1 首度採用混合思考架構，年底的 V3.2 再導入稀疏注意力（DSA）以提升長文效率。外界一度盛傳的獨立版 R2 最終沒有單獨推出，推理能力被併入 V3.1 到 V4 這條混合路線（完整版本可查 DeepSeek 官方更新紀錄）。

2026 年，這些線被新旗艦 V4 整合。V4 內建可選的「思考模式」，等於把過去 R1 負責的推理任務也一併吸收。它在 4 月 24 日以預覽版亮相，分為效能較強的 V4-Pro 與輕量的 V4-Flash，兩者都支援 100 萬 token 的上下文長度，足以一次讀進整套程式碼庫或長篇文件。7 月 31 日，DeepSeek 推出 V4-Flash 的正式版，強化了自主代理（agent）能力並再度調降 API 價格；更大的 V4-Pro 正式版，截至 8 月初仍在預覽階段。

V4 最受關注的是效率。根據麻省理工科技評論，V4-Pro 只需要前一代 V3.2 約 27% 的運算量、10% 的記憶體用量，V4-Flash 更壓到 10% 運算量、7% 記憶體。效能方面，DeepSeek 稱 V4-Pro 可與 Anthropic 的 Claude Opus 4.6、OpenAI 的 GPT-5.4 與 Google 的 Gemini 3.1 等頂級閉源模型並駕齊驅，這些是 DeepSeek 自己公布的跑分，宜視為廠商說法。V4 也特別針對華為昇騰（Ascend）等中國國產晶片做了優化。

怎麼用 DeepSeek：網頁、App、API 與本地部署

一般使用者最簡單的方式，是直接用官方網頁版 chat.deepseek.com，或下載 DeepSeek 手機 App，介面與 ChatGPT 類似，可免費對話並開啟深度思考模式。

開發者則透過 API 串接。DeepSeek 一向以低價著稱，以官方公布的價格為例，V4-Flash 每百萬 token 輸入約 0.14 美元、輸出約 0.28 美元；更大的 V4-Pro 輸入約 0.44 美元、輸出約 0.87 美元，命中快取時還會更低。這樣的定價往往只有同級美國閉源模型的數分之一，也是它在開發者之間快速普及的關鍵。

由於 DeepSeek 開放模型權重，進階使用者也能把模型下載到本地執行，例如透過 Ollama 在自己的電腦或伺服器上跑，資料不必送上雲端。完整的 V4 模型體積龐大、需要高階硬體，但 DeepSeek 也釋出多個體積較小的蒸餾版本，讓一般硬體也能嘗試。

開源與授權：MIT 權重與蒸餾模型

DeepSeek 的模型權重自 2025 年 1 月起採用寬鬆的 MIT 授權開放，允許商用與再訓練，這也是它被大量採用的原因之一。不過精確地說，DeepSeek 是「開放權重（open-weight）」而非完全「開源」：它公開了模型權重與技術報告，但沒有釋出訓練資料與完整的訓練流程。為了讓一般硬體也能使用，DeepSeek 還把 R1 的推理能力蒸餾進 1.5B 到 70B 不等的較小模型，這些模型分別以 Qwen 與 Llama 為基礎，適合在本地或邊緣裝置運行。

2026 近況：70 億美元融資、暫緩二輪與梁文鋒的算力論

2026 年 6 月，DeepSeek 完成首輪約 70 億美元的外部融資，投資方包括騰訊、電池大廠寧德時代（CATL），以及官方背景的國家人工智慧產業投資基金，估值來到約 3,500 億元人民幣。緊接著它啟動第二輪、目標至少 100 億元人民幣的募資，投前估值一度上看約 4,800 億元人民幣。

但這輪募資在 7 月按下暫停。導火線是創辦人梁文鋒在一場投資人會議上的談話紀錄外流：他把中國 AI 與美國的差距歸因於算力，而非人才。根據第一財經取得的會議紀錄，梁文鋒說：「我們與美國最大的差距在於資源。」他表示 DeepSeek 手上約有相當於 2 萬張輝達 H 系列 GPU 的算力，並與華為深度合作、透過自研的 TileLang 等工具繞過輝達的 CUDA 生態。管理階層對非公開言論外流感到挫敗，於是口頭通知投資人暫緩簽約，但未來仍可能重啟；該公司也在籌備最快 2026 年底提出的 IPO。

爭議：資料落地中國、審查與各國封鎖

圍繞 DeepSeek 的爭議主要有三類。第一是資料隱私，DeepSeek 的隱私政策載明會把使用者資料儲存在中國境內的伺服器，內容包含輸入文字、IP 位址、上傳檔案，甚至打字模式，而中國政府對境內企業資料握有廣泛的法律調取權。第二是內容審查，託管版模型在天安門、台灣等政治敏感議題上，會拒答或給出貼近中國官方立場的回答。第三是各國對公務使用的限制，義大利在 2025 年 1 月因資料疑慮將它下架，美國透過國防授權法與相關法案禁止聯邦裝置使用，範圍涵蓋 NASA、海軍、五角大廈、商務部等機關，台灣數位發展部也在 2025 年 1 月底要求公部門、國營事業與公立學校不得使用，澳洲、南韓、印度同樣有類似限制。

此外，2025 年 1 月 OpenAI 與微軟曾表示，正在調查是否有與 DeepSeek 相關的團體透過 OpenAI API「蒸餾」不當取得資料；2026 年也出現 Anthropic 指控 DeepSeek 大量擷取 Claude 對話的報導。這些目前都屬於指控、尚無公開定論，但也反映出 DeepSeek 在快速崛起的同時，一直伴隨著資料來源正當性的質疑。

DeepSeek 與 Claude、ChatGPT、Gemini：定位與取捨

和 OpenAI 的 GPT、Anthropic 的 Claude、Google 的 Gemini 這些閉源旗艦相比，DeepSeek 的定位很清楚：開放權重、低價，並在程式、數學與代理任務的跑分上主打「接近前沿，但便宜一個量級」。這些對標頂級模型的效能數字，多半是 DeepSeek 自己公布的結果，宜視為廠商說法而非獨立驗證。

對開發者來說，DeepSeek 適合成本敏感、想自行部署、或希望避開單一供應商綁定的場景；但若手上的資料涉及隱私或合規敏感，就要把「資料落地中國」與各國公務限制一併納入考量。簡單說，它是目前開放權重陣營裡最有份量的選項之一，但用在哪裡、用它處理什麼資料，需要分開判斷。