博主反驳 DeepSeek 低效路线论
先了解这件事
围绕 DeepSeek 技术路线的争论持续发酵。早先有观点认为 DeepSeek 采取了更低效的路线，并以「Anthropic 是最聪明的实验室」作为对照。2026 年 10 月 15 日 08:11，AGI Hunt 报道，博主 teortaxesTex 对此提出反驳，认为 DeepSeek 落后 99% 的原因在于起步晚与算力不足，而非智力或策略问题；他举例称 DeepSeek 的第一个模型就是编码模型，第一篇论文就是关于 scaling laws，该说法与「Anthropic 最聪明实验室」针锋相对。同日 08:34 的后续报道中，teortaxesTex 进一步发帖辟谣「DeepSeek 不信 scaling、只有 Anthropic 押对」的说法，称这是关于 DeepSeek 最令人恼火的虚假信息，并附上梁文锋访谈原文摘录，其中原话称有多少算力要多少。08:35 的另一篇报道中，他指出 DeepSeek 首篇 LLM 论文标题即为《DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism》，以此补充辟谣「DeepSeek 不信 scaling」的说法。三篇报道说法一致，未见矛盾；目前相关讨论仍停留在观点层面，报道中未提及新的数据或官方回应。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- AGI HuntDeepSeek 首篇 LLM 论文标题就叫《DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism》
teortaxesTex 指出，DeepSeek 首篇 LLM 论文标题即为《DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism》，以此补充辟谣「DeepSeek 不信 scaling」的说法。
- AGI Hunt「DeepSeek 不信 scaling」被指最大谣言，梁文锋原话称有多少算力要多少
teortaxesTex 发帖辟谣「DeepSeek 不信 scaling、只有 Anthropic 押对」的说法，称这是关于 DeepSeek 最令人恼火的虚假信息，并附上梁文锋访谈原文摘录。
- AGI Hunt反驳「路线论」：博主称 DeepSeek 落后 99% 源于算力与起步晚
博主 teortaxesTex 反驳「DeepSeek 采取更低效路线」的说法，认为其落后 99% 来自起步晚与算力不足，而非智力或策略问题。他举例称 DeepSeek 第一个模型就是编码模型，第一篇论文就是关于 scaling laws。该观点与「Anthropic 最聪明实验室」的说法针锋相对。
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