主要观点总结
本文探讨了DeepSeek服务器卡顿背后的原因，包括用户量爆炸式增长、云服务商和芯片厂商未能缓解卡顿现象、DeepSeek的推理模型需要大量算力支撑但储备不足、以及第三方服务部署的优化问题。文章详细描述了DeepSeek遇到的挑战和可能的解决方案。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek服务器繁忙的原因
DeepSeek遇到服务器繁忙的问题，主要是因为用户量的快速增长超出了其服务器承载能力。其推理模型需要大量算力支撑，但储备不足也导致了卡顿现象。
关键观点2: 云服务商和芯片厂商的作用
尽管云服务商和芯片厂商纷纷上线DeepSeek服务，但由于DeepSeek模型结构特殊，模型过大，以及推理优化不足，导致卡顿现象未能得到有效缓解。
关键观点3: 第三方服务部署的问题
第三方服务部署遇到了技术挑战，主要是模型部署优化涉及众多环节，包括训练完成到实际硬件部署的整个过程。此外，服务商提供提R1服务遇到挑战，本质是DS模型结构特殊，优化需要时间，但是市场热度是有时间窗口的，所以都是先上再优化。
关键观点4: 可能的解决方案
为了缓解卡顿现象，DeepSeek可能需要限制免费用户模型用量，并与云服务厂商合作，使用对方的GPU资源。此外，DeepSeek还需要在推理优化上下功夫，降低推理成本，提高输出效率。
文章预览
随着用户量的爆炸式增长，DeepSeek频繁出现“服务器繁忙”甚至宕机的情况，引发了用户的广泛吐槽。本文将深入探讨DeepSeek服务器卡顿背后的原因，同时分析云服务商和芯片厂商纷纷上线DeepSeek服务却未能缓解卡顿现象的原因。 ———— / BEGIN / ———— DeepSeek频频回复的“服务器繁忙，请稍后再试”，正在让各地用户抓狂。 此前不太被大众所知的DeepSeek，因2024年12月26日推出对标GPT 4o的语言模型V3而声名鹊起。 在1月20日DeepSeek又发布对标OpenAI o1的语言模型R1，之后因为“深度思考”模式生成的答案优质度高，以及其创新揭示出模型训练前期成本可能骤降的积极信号，令该公司和应用彻底出圈。 之后，DeepSeek R1就一直在经历拥堵。它的联网搜索功能间歇性瘫痪，深度思考模式则高频率提示“服务器繁忙”，此类现象让大量用户倍感困扰。 十几日前，
………………………………
