DeepSeek 团队成员大多来自国内顶尖高校。
据相关报道，该团队的成员毕业院校包括清华大学、北京大学、浙江大学、北京航空航天大学、北京邮电大学、中山大学等。
例如，深度求索的创始人梁文锋本科、研究生毕业于浙江大学；团队成员罗福莉本科毕业于北京师范大学、研究生毕业于北京大学；高华佐毕业于北大物理系；邵智宏是清华交互式人工智能（CoAI）课题组博士等。
该团队规模不大，但“人才密度”极高，成员多是来自顶尖高校的应届博士毕业生、在读生以及硕士生，且团队成员以应届生、在读生为主，充满年轻活力。他们在学术领域表现优异，在科研方面成果显著，为 DeepSeek 在人工智能领域的发展做出了重要贡献。
DeepSeek团队在AI领域有突出成果，包括推理能力、自我学习能力、成本效益、开放与共享精神等方面。
团队介绍
DeepSeek团队规模不到140人，成员却来自国内顶尖高校。核心成员中4人毕业于北大，2人毕业于清华，梁文锋毕业于浙大。
突出成果
● 推理能力卓越 DeepSeek-R1在推理能力上比肩OpenAI的顶尖推理模型o1，是目前唯一能与之并列的模型。在高难度提示词、代码和数学等技术性极强的领域，DeepSeek-R1表现突出，甚至在某些测试中与o1并列第一。
● 自我学习能力强 DeepSeek-R1在自我学习过程中展现出了复杂的行为，如自我反思、评估先前步骤、自发寻找替代方案等，甚至还出现了“尤里卡时刻”，即模型突然理解了一个以前无法理解的问题或概念的时刻。
● 成本效益显著 DeepSeek的参数规模相对较小，训练开销和使用费用大幅降低，与传统模型相比小了一个数量级。这使得更多的企业和开发者能够承担得起使用和部署该模型的成本。
● 开放与共享精神 DeepSeek不仅开源，还提供了详细的训练步骤和窍门，甚至提供了可以运行在手机上的mini模型。这种开源策略极大地降低了使用门槛，使得更多的人能够自由下载、部署和修改模型，激发了社会各界的创新潜力。
DeepSeek团队在AI领域的优势还体现在成本效益、开源策略、技术创新、商业价值等多个方面。
优势详情
● 成本效益高 DeepSeek的参数规模相对较小，训练开销和使用费用大幅降低，与传统模型相比小了一个数量级。这使得更多的企业和开发者能够承担得起使用和部署该模型的成本。
● 开源策略 DeepSeek采用完全开源策略，降低了用户的使用门槛，还促进了AI开发者社区的协作生态。通过开源，DeepSeek吸引了大量开发者和研究人员的关注，他们可以在平台上自由获取和修改模型代码，共同推动AI技术的发展。
● 技术创新 DeepSeek-R1在技术上实现了重要突破——用纯深度学习的方法让AI自发涌现出推理能力，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI-o1模型正式版。
● 商业价值 DeepSeek的成本优势为广大中小企业、初创团队打开AI应用大门，他们得以用较低投入引入先进技术，加速自身业务创新。
