1. DeepSeek 的低价竞争优势主要来源于两大核心技术路径：

① 实时网页抓取（Web-scale Retrieval）

• DeepSeek 系列模型（特别是 DeepSeek-VL 和 DeepSeek-Coder）强调对 开源网页数据的大规模索引与调用能力，类似于具备搜索引擎能力的 LLM；
• 它可对全球网页内容、开源文档、GitHub 代码库等实时爬取，从而极大降低对封闭语料的依赖；
• 这使得 DeepSeek 模型在生成时部分依赖外部检索（如 RAG 或其自有的搜索机制），减少训练时参数规模压力 → 成本更低。

② 模型蒸馏（Distillation）+ 微调优化

• DeepSeek 团队大量使用 模型蒸馏技术，即用大型模型如 GPT-4 的生成结果训练自家小模型；
• 这种方式大幅压缩模型体积（例如 DeepSeek-7B 可以对标 30B～65B 的表现），实现“以小博大”；
• 并结合自有对齐技术（对标 OpenAI 的 RLHF），形成廉价又性能强的对话式模型。

✅ 2. 价格低的本质原因：自主可控 + 成本结构压缩

• DeepSeek 拥有自建的数据采集、预处理与模型训练链条，未依赖欧美封闭语料库和API授权；
• 不需要为API使用支付 OpenAI、Anthropic 等高额费用，大幅降低运营边际成本；
• 以此实现「低成本部署 + 低价格开放 API + 支持本地化」的商业策略。

✅ 3. 补充理解：为何这种技术路径适合中国或发展中国家？

• 数据主权 + 算力成本敏感度高：不可能依赖海外数据或超级算力；
• 对成本控制要求极高：需要在 1000万美元以内完成 LLM 落地，而非动辄10亿美元级；
• DeepSeek 的路线就是走“以搜索增强+模型压缩”为核心的“平民版OpenAI”。

✅ 结论

你的说法是正确的框架判断，只是更完整地说，DeepSeek 的低价优势来自于：

“搜索增强的语料控制权 × 模型蒸馏压缩 × 训练微调成本优化”三位一体的技术路线。