除了質疑低成本之外，還暗示deepseek是chatgpt蒸餾來的
這種謠言攻擊很毒，一般人不懂什麽是distillation蒸餾。懂技術的很容易明白，為什麽deepseek是原始創新。本來就是美國搞大模型研發的圈裏人先開始驚歎的，之後才破圈的。
蒸餾，是說有個參數多能力高的“教師模型”，再有個原本參數少能力弱的“學生模型”，還有訓練數據。如果直接對訓練數據（有已經打好的真實標簽）訓練學生模型，效果不好，因為學不到精髓，樣本表現好不代表實際使用好 。
這時，教師模型對這些樣本跑的結果，能更好引導學生模型的訓練。例如“軟標簽”，真實打標是（0，1，0）代表第二個結果對，第一第三不對。但是跑教師模型的輸出是（0.2，0.7，0.3），這樣還能判斷是第二個對，但區別沒那麽硬，軟化區別，反而訓練表現更好。訓練時，學生模型同時考慮軟硬兩套標簽，能學會教師模型的能力，隻損失一點，參數規模卻少的多，有利於工業部署。
deepseek公布的論文裏，r1是教師模型6700億個參數，QWEN和LLama不同版本是六個學生模型，參數少15億個到700億個。訓練樣本是用r1精心選擇的80萬個。這樣蒸餾後，六個學生模型的數學、編程、邏輯推理能力大幅提升。但是學生模型不可能能力超過教師模型，會差一些。
而deepseek r1的強大能力來源，是很清楚地有一個創新的訓練辦法，直接強化學習創新震撼了業界。一些數學和編程能力，r1比openai最強的閉源大模型o1還要厲害，肯定不是蒸餾能搞出來的。
這幫春貨不懂技術，或者就是有意撒謊誤導。中國技術進步的速度出乎預料，太快了
