2025年1月，国内深度求索公司推出DeepSeek-R1人工智能大模型，引起全球科技行业关注。R1模型在技术上实现了重要突破一一用纯深度学习的方法让AI自发涌现出推理能力，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩美国开放人工智能研究中心（OpenAI）的o1模型正式版，同时该模型具备开源形式、高性能和低成本等优势。根据路透社报道，因受到DeepSeek人工智能大模型冲击，美国芯片巨头英伟达NVIDIA）当日股价暴跌约 17% ，博通（Broadcom）公司股价下跌 17% ，超威半导体公司（AMD）股价下跌 6% ，微软股价下跌 2% 。纳斯达克（NDX）副主席麦柯奕（RobertMcCooey）表示，DeepSeek将是人工智能领域革命的重要组成部分[]
DeepSeek作为一款国产开源大模型，其在技术应用上与中文语境中的内容生产更加适配，尤其在新闻行业中，其高效、多元且惠普的特点能够为新闻生产带来多层次价值，推动新闻内容生产创新发展，不断赋能新闻业数智化转型。
一、DeepSeek大模型对内容生产的影响
随着近年来人工智能技术在全球范围内的高速发展，内容生产领域在此趋势下被赋予新生产动能，生产形态受到深刻影响。DeepSeek大模型的出现更是为中文内容生产带来更先进的技术支持，同时也以新生产要素角色影响着内容生产领域。
（一）新技术优势创新内容生产形态
DeepSeek在短时间内迅速跻身全球先进智能大模型行列，成为全球现象级模型，离不开诸多技术层面的开创性特点。例如，DeepSeek于2024年12月发布并开源的DeepSeek-V3模型，在编程能力、数学推理、中文理解和长文本理解等领域表现出色，得益于其采用的混合专家（mixtureofexperts，MoE）模型具备细粒度设计和共享专家策略的独特之处，能够通过稀疏激活机制，大幅扩展模型容量的同时减少计算量，从而降低模型的储存需求和计算成本。加之DeepSeek团队提出无辅助损失负载均衡（auxiliary-loss-free load balancing，ALFLB）策略，引人8位浮点数（1oalingpoint8-bi1，FP8）混合精度训练框架等技术创新，都将模型的计算负荷和训练成本降低，从而显着提升模型性能。以及DeepSeek团队于2024年2月提出群体相对策略优化（grouprelalivepolicyoplimizalion，GRPO）的强化学习算法，并运用于DeepSeek-R1-Zero模型，使模型获得高效而低耗的训练效果。到DeepSeek-R1模型时，团队创新传统的监督微调（Super-visedFine-Tuning，SFT）和强化学习（reinforcementLearning，RL）方式不断训练模型，以提高模型的通用能力、可用性和安全性[2。在DeepSeek团队大量的技术创新与优化训练中，DeepSeek大模型逐渐拥有更智能、高效而低成本的内容生产价值，也为内容生产带来创新动能。
（二）新生产要素加深产业伦理困境
DeepSeek大模型作为一种新生产动能，其推动了内容生产领域的创新发展，同时，也逐渐成为新生产要素，对原本以人类劳动者为生产主体的内容产业产生了影响。一方面，DeepSeek天模型以更高效的内容生产力减少了人类重复性劳动，并作为辅助协同角色参与内容生产，形成人机协同新范式；另一方面，DeepSeek大模型强大的内容生产力也再次加剧了文科危机，引起就业结构的变革，一些基础内容撰写、标准化设计等简单类工作需求下降，相应的就业岗位也随之缩减。《南风窗》在2024年年底发表《全球文科倒闭潮，来了》文章，讲述了在新冠疫情爆发、财政压力加大的全球经济背景下，世界各地的许多大学都取消或减少了文科学科投人[3。而DeepSeek大模型的出现，则作为国内内容生产领域的新科技变革，以强大的深度学习和自动生成能力在一定程度上进一步挤压了文科的生存空间，加重了文科生存困境。
此外，DeepSeek大模型与过往人工智能大模型的设计方式一样，其核心架构依赖于人类主导的训练范式与社会历史数据构建的知识体系，而这种建构方式也隐藏着系统性继承数据带来的社会文化偏见。DeepSeek的推理模型基于概率预测进行的内容生成也存在真实性风险[4。这些都成为DeepSeek大模型在内容生产过程中可能带来的伦理风险。
（三）DeepSeek可能产生的“AI幻觉”对内容生产产生不确定性
由于DeepSeek在内容生成时，会根据概率预测而非事实依据生产内容，由此，也可能带来看似合理，但实际信息与事实不符的“AI幻觉”。现象。例如，DeepSeek在回答“山姆每年为京东即时零售带来多少订单”的问题时，DeepSeek语气肯定地提供了一个虚假数据，并生成不存在的“京东今年将和山姆展开新合作”的信息。在学术领域，有用户发现DeepSeek生成的文献综述中出现虚构的参考文献，并且DeepSeek被发现擅长使用陌生信息和专业领域的词汇来胡编乱造等[5]。DeepSeek在内容生产过程中由于其具备推理预测功能，基于词频概率生成内容，导致其在缺乏数据支持时“填补空白”而可能产生“AI幻觉”，生成失真信息。根据VectaraHHEM人工智能幻觉测试，推理模型DeepSeek-R1的幻觉率达 14.3% ，是其基座模型DeepSeek-V3的近4倍，远超行业平均水平[。作为概率模型，DeepSeek的优化目标是语言流畅性而非事实准确性，这也让DeepSeek在内容生产过程中产生不确定性，尤其在专业领域所产生的“幻觉”往往借助专业术语包装而具有隐蔽性，对于内容生产而言存在一定风险与挑战。
二、DeepSeek大模型对新闻内容生产的价值
DeepSeek大模型以更高效智能且低成本的特点影响了内容生产领域，并带来新的生产要素和生产关系变革，尤其对于内容生产需求庞大的新闻行业来说，DeepSeek大模型带来的生产价值显得更为突出。
（一）低成本应用促进智能化生产推广
相较于此前美国的OpenAI、Anthropic和GoogleDeepMind等依托强大资金、算力和数据优势，而推出的闭源模型[7]，DeepSeek大模型以“低成本 + 高性能 + 开源”策略推出。同时，其推理性能对标OpenAI-o1正式版，从而让新闻媒体无需巨额投人即可构建智能采编系统。自DeepSeek大模型于2025年1月20日发布以来，来自各地的新闻媒体纷纷接人DeepSeek-R1大模型，“DeepSeek传媒行业应用创新联盟”宣布成立。媒体通过将大模型接入于报业集团和广电集团等主流媒体旗下的新媒体，来推动新闻内容创新和用户服务优化。例如，天众报业集团天众新闻客户端、河北日报报业集团纵览新闻客户端、四川日报报业集团川观新闻客户端、成都传媒集团每日经济新闻客户端、江西日报社江西新闻客户端、河南广播电视台大象新闻客户端、浙江广播电视集团智媒果平台等20余家媒体在2月初都宣布接人DeepSeek大模型，并且接人的媒体数量仍在增长中[8。DeepSeek大模型的开源性为新闻媒体提供了低门槛接人的便利，这也成为更多新闻媒体推进智能化内容生产的契机。
此外，DeepSeek大模型在新闻媒体应用过程中也展现出灵活、低限制的特点，更有利于新闻实践中的智能技术应用。DeepSeek大模型基于其研发过程中的模型框架创新方式，打破传统Transformer架构局限，提升了 40% 推理效率，并减低对显存的依赖。分层次知识蒸馏体系让模型在轻量化进程中精准捕获复杂语义逻辑等，都让DeepSeek大模型在新闻内容生产中更便捷智能。尤其在对内容质量、时效要求较高的新闻内容生产过程中，DeepSeek大模型可推动全链条自动化创作，如华数传媒通过DeepSeek大模型，实现输入原始文本后90分钟内即可产出高质量短视频的内容生产效果[。DeepSeek开源推理模型拥有突出的性价比优势，为新闻媒体提供了“低成本投人，高效能服务”的应用价值，有力地促进新闻内容生产的智能化转型。
（二）场景化算法模式提升新闻生产效率
DeepSeek应用模型框架创新、模型训练优化、高效强化学习和数据蒸馏等系列技术创新，能够通过动态路由机制匹配最优解决方案，显着提升内容生产各环节的算法适配精度与执行效率。例如，在选题策划过程中，DeepSeek能够筛选社交媒体中的热点话题，快速搜集或定位海量数据资料，通过热点预测模型识别具备潜在新闻价值的选题；在新闻写作中，体育赛事、财经报道等领域里，DeepSeek根据结构化数据自动生成新闻稿件，从而减少记者重复、琐碎的劳动，让记者将更多精力投人到深度调查和创意策划等创作性工作中；在新闻传播分发过程中，DeepSeek运用全面的数据分析与用户反馈技术，通过深入分析用户在平台上的观着时长、互动频率、浏览路径等行为数据，结合情感分析算法，精准洞察用户对不同内容的态度、喜好和反馈意见，从而更精准定位目标用户，为用户提供个性化服务、提升新闻内容的传播效果[10]。DeepSeek以更强大的算法能力为新闻生产带来更高效的内容生产辅助，促进不同新闻生产场景下的智能精准化内容生产。
DeepSeek以更具场景化的算法模式推动新闻生产高效运作，在新闻生产过程中展现出突出价值。例如，四川日报报业集团自主研发的四川智媒云平台将DeepSeek-R1大模型能力集成至媒体采编系统，借助DeepSeek强大的自然语言处理能力完善智媒大模型，在智能采编方面，实现通过语义分析技术进行跨平台热点追踪；在内容生成维度，提升智能摘要等实用功能的生成质量；在传播效果反馈方面，助力平台对全网传播效果的监控等工作。四川日报报业集团于2024年7月打造的“智媒大模型”成为同时获得国家“生成式人工智能服务备案”和“境内深度合成服务算法备案”双备案的大模型[1]，在DeepSeek大模型发布后，四川日报报业集团融入DeepSeek的技术能力进一步加强不同应用场景下的智能内容生产，由此持续提升主流内容的生产效率。
（三）深度互动丰富新闻生产路径
DeepSeek通过创新负载均衡策略、实现注意力机制以及采用多token预测技术，达到更深度的自然语言对话能力，而这种更精准有效并且实时在线的对话互动能力，能够帮助媒体打造更智能化的用户服务，为用户提供多渠道、个性化的新闻内容获取方式，同时也丰富了新闻生产路径。例如，江苏有线网络发展有限责任公司江阴分公司通过对公客业务、政企业务的知识库进行提炼总结，并用信息数据对DeepSeek大模型进行投喂训练，智能化打造大众业务，用户可通过应用平台与AI客服对话，以全面了解江阴分公司的各类公客业务，获取当地相关新闻资讯，或进行套餐查询、故障报修。江阴分公司还计划把DeepSeek大模型植人具体业务，如应用于数字乡村（智慧社区）平台，通过投喂村社区的公共信息、村社区治理规范条例等更好地服务民众的信息需求，也推动新闻生产的智能化平台化拓展[12]。
同时，对于新闻生产者而言，DeepSeek的深度互动也在新闻内容生产过程中提供了辅助性作用。一方面，DeepSeek通过可解释性生成技术（ExplainableGeneration），在内容输出时同步展示推理逻辑链。例如，在撰写深度报道时，系统会呈现选题价值评估矩阵（如社会关注度、政策相关性、数据支撑度等维度权重）、信息检索路径（跨平台信源关联图谱）及观点生成依据（如专家观点引用密度与矛盾点标注）。这种透明化的工作流程为新闻生产者提供了创作脚手架，从而激发新闻内容生产的创作灵感。另一方面，DeepSeek的推理和语言表达逻辑严密，再现信息的每一步都提供内在联系与前提，对于新闻生产者而言就如主讲人或咨询机构一样分步骤、按逻辑进行不断对话与解答，这种便捷且高效的深度互动方式为新闻内容生产带来更多元的信息获取及逻辑思考路径。
三、DeepSeek大模型赋能新闻内容生产的创新路径
DeepSeek所具备的高性能、低成本、完全开源等特性，打破了我国生成式人工智能应用面临的技术壁垒[13]，与此同时，也改变了包括内容生产在内的多个领域的产业格局，其不断扩散的应用浪潮也进一步推进了新闻内容生产的创新发展。
（一）推动新闻生产本土化智能融合
国产大模型DeepSeek在拥有强大技术性能的同时也具备更强的中文适配性，对于中文语境下的新闻生产智能化发展而言具有更突出的创新价值。DeepSeek实现了高精度中文建模，其基于庞大的中文语料库训练，不仅在捕捉、运用汉语方面表现出色，还具有多种语言运用能力，从而支持更广泛的新闻与信息的全球覆盖。在一系列创新技术和算法架构的基础上，DeepSeek既提高了模型效率，同时，也在逻辑推理、长文本处理方面表现出色，作为在中文语境下开发训练的智能模型，其在处理中文环境中的内容生产任务和场景判断中体现出更高效、准确、安全的特点[14]。例如，中国广电股份公司依托国家文化大数据服务平台完成DeepSeek大模型的本地化部署，助力提升内容生产效率、传播精准度和内容版权的可追溯性；歌华有线将在公有云API部署DeepSeek，推出智能助手，包括高效文本识别、智能分词与标注、知识图谱构建、多模态数据融合以及智能辅助创作等多项前沿功能；湖北广电通过打造“楚韵智能体”，深度融合荆楚文化数字资产，训练出具备方言理解能力的专属模型，地域文化内容生成准确度达 92%[15] 。广电网络积极接人DeepSeek大模型，借助DeepSeek丰富准确的中文内容处理能力，赋能新闻内容智能化生产，拓宽与创新中文语境下新闻内容智能化融合维度。
（二）驱动新闻行业人机协同高效演进
DeepSeek大模型一经推出便受到包括新闻行业在内的社会各领域的广泛关注与积极应用，这一技术趋势也驱动着各行业工作者加强技术应用能力，不断提升生产过程中的人机协同性。例如，在大众报业集团，各媒体记者运用DeepSeek辅助分析类、评论类作品的问题分析与创作工作；在智库研究、舆情分析等业务中，数据分析人员借助DeepSeek进行数据梳理、信息分析和长文本提炼。正如四川日报全媒技术中心首席产品官董晓尚所说，“AI可以承担重复性工作，如数据整理和初稿生成，而记者则可以转向深度调查、故事挖掘和内容审核”[16。在DeepSeek 技术融入下，新闻内容生产过程中的人机角色也发生转变，记者与智能技术的关系不再是简单的劳动者与工具的关系，而是在相互的配合与辅助下形成新闻内容生产的新模式，即智能技术逐渐转向成为具有生产主体性质的角色，与记者一起参与到新闻内容生产的过程中；记者则作为主导者将更多精力投人内容生产的方向把控、价值判断、深度挖掘等工作中。在这种更高效的人机协同内容生产中，新闻内容的生产也不断具备更高层次的准确性、客观性和高效性。
（三）促进新闻内容多模态化生产
DeepSeek大模型不仅在内容生产上展现出低成本与高性能的特点，其通过自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和多模态的信息融合技术具备了更丰富多元的多模态生产能力。在新闻内容生产过程中，DeepSeek的多模态生产能力能够实现重大新闻事件中新闻内容的多形式呈现与实时分发，从而保证新闻报道在事件的动态化发展中能够及时全面跟进，达到新闻事实的充分叙述。例如，在2025年全国两会期间，各大媒体纷纷利用DeepSeek大模型助力全国两会报道数智化升级。北京广播电视台推出创新性数智化报道平台，以“AI主持人 + 智能交互”创新新闻内容传播体验，在北京时间客户端上线“BRTV两会小助手”[17]；云南广播电视台七彩云客户端打造“小彩云”，接人DeepSeek大模型，借助DeepSeek的多模态生成能力为用户提供图像、声音、文字等多种媒介形式组合的新闻内容[18]。此外，DeepSeek也在多模态生成方面不断创新发展，例如，当虹科技BlackEye多模态视听大模型融合DeepSeek-R1和DeepSeekJanus-Pro后，完成了多个垂类场景的数据调优训练，模型的推理能力和运作效率大幅提升，有力实现“一键成片”。在DeepSeek的支持下，新闻内容生产实现更丰富高效的多模态生成，有力促进新闻生产的智能化创新发展。
结语
DeepSeek人工智能大模型在技术创新、性能优化、生态完善的基础上展现出更智能高效的生产能力，并以其低成本、高效能、完全开源的特点为内容生产领域带来深刻影响。一方面，DeepSeek的诸多技术性开创为内容生产带来更出色的推动力，促进内容生产的创新发展；另一方面，也作为新生产要素挤占人类生产者的生存空间，并由于模型自身运作原理而可能存在内容真实性风险。在新闻内容生产领域，DeepSeek以其低成本应用优势促进新闻媒体对其广泛接入，实现智能化生产；技术创新后的场景化算法为新闻生产提供了更高效、精准的内容生成力；进一步的深度互动特点助力媒体打造更丰富的新闻生产路径。同时，DeepSeek也以其更强的中文适配性、更高效率的生产能力、更丰富的多模态处理特点，创新了新闻内容生产的本土化智能融合、人机协同演进和多模态生产，为新闻生产带来新兴驱动力，不断赋能新闻内容生产的创新发展。但是，DeepSeek技术应用在赋能主流媒体新闻内容生产的同时，也为新媒体提供了均等的技术应用及信息获取机会，为主流媒体新闻内容生产专业化、个性化带来一定的挑战。主流媒体特别是区县级媒体要利用自身在地化优势，进行本地化部署，在算法准、算力强的同时，加大算料“喂料”，突出本地新闻内容生产优势。
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