DeepSeek竄紅!近一週網路聲量破30萬 網路好感度為何超低揭秘

中國新創公司推出DeepSeek搶攻AI市場,大挫輝達美股股價,網路好感度竟然卻以負面聲量居多?

by 蔡瓅萱
DeepSeek竄紅!近一週網路聲量破30萬 網路好感度為何超低揭秘

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。

低成本衝擊AI市場 輝達股價單日一度下跌17%

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。

DeepSeek發展歷程

20237月:中國公司幻方量化(High-Flyer)成立DeepSeek

202310月:發表首個大模型DeepSeek-Coder

202311月:發布DeepSeek-LLM

202312月:發布3D生成模型DreamCraft3D

20241月:發布DeepSeek-MoE

20242月:發布DeepSeekMath

20243月:發布DeepSeek-VL

20245月:發布並開源MoE大模型DeepSeek-V2

20246月:發布DeepSeek-Coder-V2

20248月:發布DeepSeek-Prover-V1.5DeepSeek-Prover-V1

20249月:合併DeepSeek CoderDeepSeek V2,升級推出DeepSeek V2.5

202411月:發布首個推理模型DeepSeek-R1-Lite

20241213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

20241226日:發布並開源DeepSeek-V3

2025120日:發布並開源DeepSeek-R1模型。

2025127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。

2025127日:發布多模態大模型Janus-Pro

一週網路聲量突破30萬 好感度比值僅0.21

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。

一週網路聲量突破30萬 好感度比值僅0.21

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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