硬刚OpenAI的DeepSeek，创始人竟是澳洲学长

嘿，各位在澳洲奋斗的小伙伴们！

不知道你有没有过这样的深夜：Final大作业的due就在几小时后，你对着屏幕上一片飘红的bug欲哭无泪。旁边的咖啡已经续了第三杯，但脑子还是一团浆糊。你打开ChatGPT，小心翼翼地输入问题，结果它要么给你一段看似正确但跑不通的代码，要么就是告诉你“As an AI model, I can't...”心态瞬间崩了。

就在上学期，我的朋友Leo，一个在USYD读Computer Science的大神，就经历了这么一幕。他那个关于机器学习的Final Project，复杂到头发都快掉光了。他一边骂骂咧咧，一边在各种AI工具之间切换，希望能找到救命稻草。就在他快要放弃的时候，一个国内的同学给他发来一个链接，说：“试试这个，国产的，叫DeepSeek，听说写代码很猛。”

Leo抱着死马当活马医的心态试了试，结果……奇迹发生了。不仅他代码里的一个隐藏极深的逻辑错误被揪了出来，AI还提供了一种更优化的算法，思路清晰，注释详细，看得他目瞪口呆。更让他震惊的是，当他想继续追问时，发现这玩意儿居然是免费的！

故事的高潮在第二天，当Leo兴奋地跟我们分享这个宝藏工具时，另一个朋友突然在群里甩出一张截图，上面是DeepSeek创始团队的介绍。他激动地打字：“卧槽，你们看这个创始人！梁文广，阿德莱德大学！这不就是咱们的澳洲学长吗？！”

那一刻，我们整个留学圈的小群都炸了。一个我们以为遥不可及，在AI领域硬刚OpenAI的顶尖项目，创始人竟然是“自己人”！一个曾经也可能在阿村的图书馆里赶过due、在Rundle Mall逛过街的学长，如今正带领团队，做着挑战世界顶级科技巨头的事情。这感觉，除了“牛”和“骄傲”，真的找不到别的词来形容。

所以今天，咱们就来好好扒一扒，这位澳洲学长和他的DeepSeek，到底有多硬核！

它到底有多强？数据才是硬道理

在AI圈，吹牛是没用的，一切都得看榜单和数据。DeepSeek不是那种只会喊口号的“PPT模型”，它是真的能打。

咱们先说它的看家本领——代码能力。DeepSeek团队专门推出了一个叫DeepSeek-Coder V2的模型。这个模型有多恐怖呢？在一个叫做HumanEval的权威代码生成能力测试中，它的得分高达86.9%，这个成绩已经超过了OpenAI最强的GPT-4o。简单来说，就是你给它一个编程任务，它生成正确、可用代码的能力，已经不输甚至超越了我们目前能接触到的最强AI。

想象一下，你以后写代码，旁边等于坐了一个24小时在线、不用付工资、还比大多数高级工程师都厉害的“技术总监”。这对于我们CS专业的同学来说，简直就是天降福音。

当然，它不只是个“码农”。它的通用模型DeepSeek-V2，在综合能力上同样表现惊人。在一个衡量模型综合知识和推理能力的重量级榜单MMLU上，DeepSeek-V2的得分也达到了顶级水平，这意味着无论你是写商科的report，还是分析文科的文献，它都能给到你非常靠谱的帮助。

更关键的一点是，DeepSeek选择了一条更难但更伟大的路——开源。什么叫开源？就是它把模型的“武功秘籍”（模型权重）直接公开了，全世界的开发者和研究人员都可以下载、学习、甚至修改它。这和OpenAI那种把核心技术藏得严严实实的“闭源”模式完全相反。这种开放的姿态，不仅推动了整个AI社区的进步，也为它赢得了全球开发者的尊重。

价格屠夫！1块钱能干这么多事？

如果说强大的性能是DeepSeek的A面，那它“离谱”的价格就是它的B面，而这一面，对我们学生党来说，吸引力可能更大。

我们都知道，天下没有免费的午餐，调用像GPT-4这样的顶级模型API是要花钱的，而且不便宜。对于想自己做点小项目、开发个小应用的同学来说，API的费用是一笔不小的开销。

DeepSeek V2直接把价格打到了“骨折价”。它的API定价是：每百万输入Tokens收费1元人民币，每百万输出Tokens收费2元人民币。（Token可以简单理解为AI处理语言的单位，1百万Tokens约等于75万个汉字）。

这是什么概念？我们来做个对比。目前OpenAI最先进的模型之一GPT-4o，其API价格大约是每百万输入Tokens 5美元（约36元人民币），每百万输出Tokens 15美元（约108元人民币）。

不算不知道，一算吓一跳。DeepSeek V2的价格，只有GPT-4o的大约1/30到1/50！

一块钱，你可以让DeepSeek帮你阅读并总结差不多5本《哈利·波特与魔法石》的全部内容。这对于需要处理海量文献、整理学习资料的我们来说，意味着什么不言而喻。以前想都不敢想的“AI学习助理”，现在几乎是以“白菜价”向我们敞开怀抱。

为什么能这么便宜？这得益于它采用了一种叫做“专家混合网络”（MoE）的先进技术。你可以把它想象成一个“专家团队”，而不是一个什么都懂的“全才”。当你问一个关于编程的问题，系统会自动把它交给“编程专家”来处理；当你问一个历史问题，就由“历史专家”出马。这样一来，每次调用模型时，只需要激活一小部分“专家”，而不是整个庞大的模型，极大地提升了效率，降低了成本。

这种技术上的领先，最终转化为了我们用户实实在在的福利。

从阿德莱德到AI之巅：学长的开挂人生

聊了这么多模型本身，我们现在把目光转回到故事的主角——梁文广学长身上。

他的履历，简直就是一部现实版的“爽文”。从澳大利亚的阿德莱德大学毕业后，梁文广回国，并没有像大多数人一样按部就班地找工作，而是投身到了一个当时在国内还非常小众的领域——量化交易。

他和几位志同道合的伙伴一起，创立了“幻方量化”（High-Fre-Capital）。可能你对这个名字有点陌生，但在金融圈，这可是如雷贯耳的存在。幻方量化是中国最顶级的量化私募之一，管理着数百亿的资金。所谓量化交易，就是利用复杂的数学模型和强大的计算机算法，在瞬息万变的市场中自动进行交易决策，这背后需要的就是顶级的算力、数据处理能力和算法人才。

可以说，在做大模型之前，梁文广和他的团队就已经在“AI”的边缘疯狂试探了十几年。他们为了处理海量的金融数据、运行复杂的交易策略，早就开始自建超级计算机了。

当AI大模型的浪潮袭来时，很多人还在讨论要不要入局，幻方已经凭借着多年积累的优势，果断下场。他们成立了专门的AI公司“深度求索”（DeepSeek AI），并且把在量化领域赚到的钱，毫不犹豫地投入到了这场更宏大的技术竞赛中。

为了搞研发，他们打造了名为“萤火”的系列超级计算机。根据公开信息，他们的算力集群规模在国内乃至全球都处于领先地位。这就像打仗，他们不仅有顶尖的将领（人才），还有最精良的武器（算力）。

从一名留学生，到量化巨头创始人，再到AI领域的破局者，梁文广学长的每一步都踩在了时代的脉搏上。他的故事告诉我们，在澳洲的学习经历，绝不仅仅是一纸文凭。它赋予我们的是国际化的视野、独立思考的能力，以及敢于挑战未知领域的勇气。这些软实力，在未来的职业生涯中，可能比专业知识本身更为重要。

学长的成功，对我们意味着什么？

一个澳洲学长硬刚OpenAI的故事，听起来很燃，但它不仅仅是一个用来膜拜的传奇。对我们每一个在澳洲学习生活的留学生来说，这件事的意义其实非常具体。

首先，它打破了我们心中的“天花板”。我们中的很多人，可能会不自觉地认为，那些最前沿、最顶尖的科技创新，似乎总是发生在硅谷，创始人也大多是常春藤名校的背景。但梁学长的例子雄辩地证明，英雄不问出处。无论你是在墨大、悉大，还是在阿大、昆大，只要你拥有真才实学和改变世界的梦想，舞台就足够大。

其次，它给我们提供了触手可及的强大工具。别再把DeepSeek仅仅看作是一个新闻了，把它用起来！

• CS/IT的同学：把它当作你的编程副驾驶。无论是debug、写测试用例，还是学习新的编程语言和框架，让DeepSeek-Coder成为你的私人导师。
• 商科/文科的同学：利用DeepSeek V2强大的信息处理能力。把几十页的英文文献扔给它，让它在30秒内给你生成一份中文摘要和核心观点。写report需要数据支持？让它帮你搜集、整理和分析。
• 所有专业的同学：用它来头脑风暴。当你对一个课题毫无头绪时，和它聊一聊，它的“胡说八道”有时反而能激发你意想不到的灵感。

最后，它为我们的职业规划提供了一个新的参照。AI时代已经到来，它不是一个遥远的概念，而是正在重塑各行各业的现实。梁文广的路径——从一个需要极强数理和编程能力的领域（量化），自然过渡到另一个技术驱动的领域（AI）——揭示了一个朴素的道理：打好坚实的数理基础，掌握过硬的编程能力，是通往未来科技之门的万能钥匙。

不管你现在学的是什么专业，都请多分一点时间和精力给数据科学、编程和数学。这些底层的硬核技能，会让你在未来的任何一个赛道上，都拥有更强的竞争力和更多的选择权。

所以，下次当你在图书馆里为一个复杂的公式、一段难懂的代码而头疼时，不妨换个角度想一想。

你现在啃下的每一块硬骨头，都在为你未来的某个可能性铺路。或许你不会成为下一个梁文广，但谁又能说得准呢？从澳洲校园里走出去的“我们”，未来有着无限的可能。

别再只是仰望星空了。像我们的学长一样，试着去成为那颗星。手边已经有了DeepSeek这样强大的工具，剩下的，就看你的了。