DeepSeek竄紅懶人包！近一週網路聲量逾30萬

中國新創公司DeepSeek（深度求索）近期開發出大型語言模型，引發各界關注。號稱以不到560萬美元（約新台幣 1.84億元）的價格成功訓練AI模型，低廉的成本成為話題，也影響美股，造成輝達（NVIDIA）股價下跌，DeepSeek在1月底更一度超越ChatGPT，拿下美區App Store下載排行榜冠軍，引發熱烈討論。

總部位於杭州的DeepSeek在2024年底發布全新系列模型DeepSeek-R1/V3，並在2025年1月發布首款以DeepSeek-R1為基礎的聊天機器人程式，不到一個月的時間就超越ChatGPT，登上美區App Store免費應用程式第1名。同時，低廉的成本也讓DeepSeek迅速累積客戶，衝擊AI市場。

極低的開發成本讓DeepSeek影響美股，更造成輝達股價更出現單日下跌17%、5日累積16%的狀況。不過雖然DeepSeek宣稱以不到560萬美元（約新台幣1.84億元）的成本成功訓練AI模型，但據外媒報導，560萬美元美元僅為DeepSeek技術文件最後一輪的訓練成本，整體開發初期至今的成本則遠高於此價格。

2023年7月：中國公司幻方量化（High-Flyer）成立DeepSeek。

2023年10月：發表首個大模型DeepSeek-Coder。

2023年11月：發布DeepSeek-LLM。

2023年12月：發布3D生成模型DreamCraft3D。

2024年1月：發布DeepSeek-MoE。

2024年2月：發布DeepSeekMath。

2024年3月：發布DeepSeek-VL。

2024年5月：發布並開源MoE大模型DeepSeek-V2。

2024年6月：發布DeepSeek-Coder-V2。

2024年8月：發布DeepSeek-Prover-V1.5、DeepSeek-Prover-V1。

2024年9月：合併DeepSeek Coder和DeepSeek V2，升級推出DeepSeek V2.5。

2024年11月：發布首個推理模型DeepSeek-R1-Lite。

2024年12月13日：發布用於高級多模態理解的專家混合視覺語言模型DeepSeek-VL2。

2024年12月26日：發布並開源DeepSeek-V3。

2025年1月20日：發布並開源DeepSeek-R1模型。

2025年1月27日：DeepSeek智慧助手超越ChatGPT，登上美區App Stroe免費應用程式下載榜首。

2025年1月27日：發布多模態大模型Janus-Pro。

DeepSeek以低成本及與Open AI o1正版相當的功能在近日蔚為話題，除此之外，由於此模型為中國開發，歷史、政治相關等特定議題資料遭到系統阻擋也引發不少討論。透過《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析軟體調查，可以看見「DeepSeek」近一週網路聲量高達328,027筆，並且在輝達股價下跌（1/27）的隔日（1/28）達到高峰，顯見其話題熱度。

雖然討論熱度高，不過近一步查看網路好感度，可以發現好感度比值（P/N值）僅有0.21，負面聲量遠高於正面聲量。除了對於技術本身的討論外，DeepSeek阻擋特定議題資料的現象帶來許多負面聲量，不少網友以「天安門事件」、「六四事件」、「如何學習包子做法」等問題測試DeepSeek，發現皆無法得到解答。

造成負面聲量其實不只DeepSeek本身的功能及使用情形，在DeepSeek掀起熱潮後，大家紛紛開始測試並討論DeepSeek迴避歷史、政治議題的狀況，有不少人嘲諷這款AI聊天機器人並非有問必答，因此被部分網友認為是「見不得別人好」，更批評「外國關注的是成本還有性能，只有台灣人在那邊64天安門」、「誰沒事會一直對著AI App問64天安門」，這些討論也都造成「DeepSeek」負面聲量的增長。

分析說明

分析區間：本文分析時間範圍為2025年01月27日至2025年02月02日。

資料來源：

《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析軟體。

研究方法：

《KEYPO大數據關鍵引擎》輿情分析軟體擁有巨量資料，以人工智慧作語意分析之工具資料蒐集範圍：每月處理1500億以上中文資料的網路社群大數據資料庫，其內容涵蓋Facebook、YouTube、Threads、TikTok、Instagram、新聞媒體、討論區、部落格等網站，針對討論『DeepSeek』相關文本進行分析，調查「網路聲量」(註1)、「網路好感度」(註2)作為本分析依據。

*註1 網路聲量：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析軟體，計算社群討論及新聞報導提及的文章則數，聲量越高代表討論越熱，能見度越高。

*註2 網路好感度：透過『KEYPO大數據關鍵引擎』輿情分析軟體，系統利用語意分析對每篇主題文章進行正面、負面、中立的情緒判讀，並計算正面聲量與總聲量之比率。

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