​​梁文锋的人工智能AI模型DeepSeek以“低成本、高性能、开源普惠”为核心优势，通过独创的算法架构和高效算力管理，实现了媲美国际顶级模型的性能，同时将训练成本压缩至行业1/10以下，被誉为“AI界的拼多多”。​​ 其团队采用年轻化、本土化的研发策略，坚持技术自主创新，短短两年内推出DeepSeek-V3、R1等多模态模型，在编程、数学及中文处理领域表现突出，甚至登顶苹果应用商店中美下载榜。

梁文锋的AI模型突破源于量化交易领域的算力积累。早期在幻方量化期间，他主导搭建的“萤火”系列超算为模型训练奠定硬件基础，而DeepSeek团队独创的DeepSeekMoE架构和多头潜在注意力技术，显著降低了对英伟达芯片的依赖。这种技术路径不仅实现557万美元极低预训练成本（对比OpenAI数千万美元投入），更使模型推理效率提升250%-300%。开源策略进一步放大了技术影响力，全球150余个国家用户下载使用，印度占比高达18%。

团队管理上，梁文锋推行“三不招”原则：拒绝外籍员工、海归人士及资深程序员，专注招募清北浙等高校应届生，以“白纸”思维激发原创力。成员平均年龄35岁，通过扁平化协作和优厚待遇保障创新效率。这种模式使139人小团队仅用55天便完成R1模型开发，其多模态能力甚至超越DALL-E3。

商业化层面，DeepSeek坚持“近免费”服务原则，基础功能免费开放，高级API收费仅为同行1/5。这种普惠策略直接冲击硅谷商业模式，引发英伟达单日市值蒸发5900亿美元。模型已应用于政务、医疗、金融等领域，例如自动生成《红楼梦》续作、破解春晚魔术，展现出强大的创造性推理能力。

当前，DeepSeek正面临技术普惠与数据安全的平衡挑战。梁文锋明确拒绝海外资本合作，通过自主可控的技术路线维护国家安全，其“永不上市”的承诺进一步强化了品牌可信度。未来，随着中央技术委员会的介入，这类本土AI模型有望在政策支持下加速生态构建。