在近期的加密貨幣交易實驗中，一款名為 DeepSeek 的中國 AI 模型表現亮眼，在 Alpha Arena 加密交易競賽中，僅用 9 天時間便將初始資金從 1 萬美元提升至 2.25 萬美元，創下 125% 的驚人回報率。
這項成績甚至超越了阿里巴巴的 Qwen 3 Max 模型，使 DeepSeek 成為 AI 交易領域的新星。
DeepSeek 的起源與發展
DeepSeek（深度求索）是一家位於中國杭州的 AI 公司，成立於 2023 年，由知名量化資產管理巨擘 High-Flyer 投資。
公司專注於開發先進的大型語言模型及相關技術，已推出 DeepSeek LLM、DeepSeek Coder、DeepSeekMath 及 DeepSeek-VL 等多款模型。
2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 正式發佈 DeepSeek-R1，該模型在數學、程式碼及自然語言推理任務上的表現可媲美 OpenAI O1。而最新發佈的 DeepSeek-V3.2 模型更引起廣泛關注，將 AI 推理成本降至 V3.1 的六分之一至七分之一，長上下文處理速度提升 2 至 3 倍。
DeepSeek 模型家族與技術演進
模型架構創新
DeepSeek 的技術架構融合了 Transformer 的變體結構與動態注意力機制，透過多尺度特徵融合，實現語意理解與生成的平衡。
其核心優勢體現在三個層面：
- 動態稀疏注意力機制：引入門控單元動態分配注意力權重，兼顧長文本處理能力並降低運算複雜度。處理 10 萬個 token 的文件時，運算量較標準 Transformer 減少 42%
- 混合專家系統：採用 16 個專家模組的路由機制，每個 token 僅啟動 2 至 3 個專家，在提升模型容量的同時控管推理成本
- 漸進式訓練策略：分階段進行預訓練、指令微調及人類回饋強化學習，在程式碼生成場景中，透過合成資料增強，程式碼正確率提升至 89.7%
性能表現卓越
在 MMLU 基準測試中，DeepSeek-72B 模型於數學、物理等 STEM 領域獲得 81.3 分，超越 GPT-4 的 79.8 分。
於程式碼補全任務中，Pass@1 指標達到 68.2%，較 Codex 提升 12 個百分點。
DeepSeek 在加密與金融市場的表現
加密貨幣交易競賽脫穎而出
在 Nof1 推出的 Alpha Arena 加密投資專案中，DeepSeek 的 Chat V3.1 展現了卓越的交易能力。
本次競賽讓六款 AI 模型各以 1 萬美元起始資金，在相同市場資訊條件下，透過交易 Bitcoin、Ether、Dogecoin 等數位資產競逐最高回報。
截至 10 月 28 日，DeepSeek 實現了 125% 的收益，遠超其他國際競爭對手。
相較之下，OpenAI 的 GPT-5 損失了近 60% 的資金，餘額降至約 4000 美元；Google DeepMind 的 Gemini 2.5 Pro 也遭遇 57% 的損失。
在預測平台 Polymarket 上，交易者對 DeepSeek 勝出的預測機率高達 61%，遠高於阿里巴巴的 29%。
美股交易同樣出色
不僅在加密貨幣市場，DeepSeek 在美股交易領域同樣表現優異。
於香港大學主導的 “AI-Trader” 開源實驗中，DeepSeek 在近一個月的測試期間，以 10.61% 的年化回報率奪冠，而同期追蹤科技股的那斯達克 100 指數基準收益率僅為 2.13%。
此一成績意味著 DeepSeek 的收益率高出基準近五倍。
DeepSeek 的 API 價格優勢與開源策略
價格大幅下調
2025 年 9 月 29 日，DeepSeek 發佈 DeepSeek-V3.2-Exp 模型，並宣布 API 價格大幅下調。
依新定價政策，輸入 token 快取命中時價格為每百萬 tokens 0.2 元，快取未命中時為 2 元，輸出則為 3 元，相較之前降幅超過 50%。
最新的 DeepSeek-V3.2 模型更將 AI 推理成本降至 V3.1 的六分之一至七分之一，API 定價為每百萬 input/cached/output tokens 分別為 0.28/0.028/0.42 美元。
開源策略與在地化部署
DeepSeek 採用 MIT 授權，針對華為及中國晶片進行優化，有助於在中國本地算力環境中部署。
此開源策略讓開發者得以免費、私有化部署 DeepSeek 模型，為企業級應用帶來更多可能性。
未來展望
隨著 AI 交易技術持續進化，我們有理由相信，像 DeepSeek 這樣的本土大型模型，未來將在加密貨幣市場及更廣泛的金融領域扮演愈來愈重要的角色。
對於加密貨幣交易者而言，關注 DeepSeek 的發展不僅能掌握 AI 技術前沿，更有助於把握未來金融市場的潛在投資契機。
