全球usdt交易所排名前10名单（炒币软件排名最新版本）

十大比特币交易平台有几家？全球usdt交易所排名前10名单最新榜单如下：1.欧意ok交易软件、2.Bitstamp交易软件、3.币新交易软件、4.Nocks交易软件、5.奥币交易软件、6.币森交易软件、7.CEX交易软件、8.7XEX交易app、9.找币交易软件、10.币民交易软件，这些交易软件通过严格的交易安全、高活跃度的市场和细致的客户服务，赢得了用户的长期支持。

一、炒币软件排名最新

1.欧意ok交易app

欧意ok是一款探寻区块链app应用新风尚盯盘工具，欧亿支持的加密货币资产为：比特币(BTC)、以太坊(ETH)、Solana(SOL)、Cardano(ADA)、比特币现金(BCH)、OKC代币(OKT)、Dogecoin(DOGE)、Polkadot(DOT)、Tether(USDT)、Avalanche(AVAX)、Polygon(MATIC)、Litecoin(LTC)、Chainlink(LINK)、互联网计算机(ICP)、以太币经典(ETC)、Stellar(XLM)、Theta Network(Theta)、Uniswap(UNI)、Tron(TRX)、Algorand(ALGO)、Filecoin(FIL)、Cosmo s(ATOM)、Monero(XMR)、EOS、AAVE、，USDC、Shiba Inu(SHIB)、NEO、DYDX、Tezos(XTZ)、比特币SV(BSV)、Ripple XRP、Uniswap(UNI)、Decentraland(MANA)、SAND、MIOTA(IOTA)、Axie Infinity(AXS)、Harmony(ONE)、Near Protocol(Near)、ENJ、Maker(MKR)、Stacks(STX)、Basic Attention Token(BAT)和许多其他加密货币。而且还不断在支持资产列表中添加新的加密货币。

资料：

OKEX欧易交易所从交易至今目前比较靠谱，欧易交易所是一家数学资产交易平台，是最早的合约交易平台，排前三的一家交易所，喜欢玩合约的几乎都在OKex交易过，技术点上OKex交易所徐明星在区块链领域里是有着超前的眼光和睿智的投资，行业领军人物，早期数字币爱好者，OKex交易所可以说是国内合约用户最多的一个平台。

汗萌国二评论：

欧意ok交易所提供的杠杆交易功能让我能够最大化我的投资回报。我也欣赏它的高级图表工具，对于深度分析非常有用。

2.Bitstamp交易app

Bitstamp交易app是比较安全可信赖的比特币交易平台，运行一直非常稳定，截止2016年末，累计成交额达20000亿人民币。致力于打造安全可信赖的比特币交易平台，团队拥有多年金融风控经验。所以说团队还是值得信赖的，也是顶尖的比特币平台。

资料：

Bitstamp还提供了开放的API，使得开发者可以进行自动化交易和策略交易。

gororororoororororor评论：

Bitstamp它有我想要的币种，非常丰富。

3.币新交易app

币新交易app为比特币公司，提供的服务有加密货币交易所、加密货币钱包、教育学习，在2012年成立于美国且已经获得美国政府许可代币交易，目前已经在42个国家有据点，在各国发展据点时，都是依照「符合各地司法管辖」的标准来拓展，这也是最大的特色之一。除了可以币币交易外，也提供稳定币USDC的交易，甚至在可以以法币交易的地区也提供法币交易的功能。

资料：

积极参与社区建设和公益事业，为社会做出贡献，树立了良好的企业形象。

心悦于霞霞评论：

币新他们没有隐藏费用或佣金。

4.Nocks交易app

Nocks交易app是面向全球专业用户的创新数字资产国际站，提供多种数字资产之间的交易及投资服务。是一家全球数字资产金融服务平台，在中国大陆、香港、、新加坡、美国、等国家和地区均有独立的交易业务和运营中心。在技术平台、产品支线、安全风控体系、运营及客户服务体系等方面，均处于全球领先地位。

资料：

成立的初衷是为资深的衍生工具投资者建立一个平台，利用多功能和高流动性的加密数字货币进行环球的交易。累积了多年的增长与成果, 现正将发展聚焦于向广大散户投资者提供服务，并支持运用数字货币和衍生品，实现惠普金融的愿景。

Allen松评论：

Nocks我发现这个平台的交易深度非常好，有很高的买单和卖单流动性，这使得我能够以合理的价格买到我想要的数字货币。

5.奥币交易app

奥币交易app注册于英属开曼群岛，研发、运营团队分布世界多地，全球化协同办公，包括纽约、东京、新加坡、香港、澳大利亚等地。我们拥有爱沙尼亚和马来西亚的牌照，同时新加坡和香港方面的牌照也在积极申请并争取。

资料：

致力于为全球用户打造最安全、稳定、高效的数字货币交易平台，手续费：0.1%，现提供币币交易、永续合约等衍生品交易功能，支持中/英/日/韩/俄等15种语言，服务近百个国家及地区的全球用户。

我愿温暖深爱为你评论：

奥币我非常喜欢这个交易所，它帮我赚到了很多钱。

6.币森交易app

币森交易app是一款非常出色的交易软件，你可以在这里购买你喜欢的货币，在这里享受十分出色的理财体验，这里有很多的货币内容，大家可以选择自己感兴趣的货币进行交易，每天都有大量的交易行情信息更新，很适合新手用户使用，系统会自动检测新用户，为他们匹配相关信息，而且软件操作非常容易，除此之外，在软件内，用户还可以与创作者进行无间距沟通，让用户在平台上得到更好的体验。

资料：

与保险公司合作，为用户资金提供保险保障，防范潜在风险。

735饿了评论：

币森我发现交易所的交易品种非常丰富，包括数字货币、商品期货、股指期货等等，可以满足我不同的投资需求。

7.CEX交易app

CEX交易app之前因为被盗币一度被迫关闭，但是随后重新开业后积极合规，并且在欧美，等地的用户数节节攀升。而且该交易所比较奇葩的是成立至今9年时间其交易币种仅为5个，交易深度较好，并且平台的理财，衍生品交易众多，该交易所获得了欧洲多个国家的区块链经营牌照，同时国际化程度颇高，但是对国人不是太友好，所以也就了解下吧。

资料：

支持高频交易和算法交易，为专业交易者提供更多的交易机会。

常遇春s评论：

CEX我对交易所的交易速度感到满意。无论是买入还是卖出，都能在几秒钟内完成，这在快速变化的市场中非常重要。

8.7XEX交易app

7XEX交易app占有比特币市场份额75.7%,是世界五大比特币交易所之一，每天交易量超过13.000比特币，约占全球比特币交易量的10%。该交易所也是世界上最大的以太坊市场。尽管韩元目前是比特币的第四大货币市场，落后于美元、人民币和日圆，但韩元市场是以太坊最大的市场。在的以太坊交易中占比44%左右。

资料：

凭借其多年间积累的体量优势及品牌效应，全球市场扩张计划已初见成效。此外，全新团队还将陆续推出各项市场策略，已重新开启上币入口，并已为基于波场TRON网络协议的TRC20项目提供免费上币的机会，这无疑将为带来新的流量和机会。

hanlnn评论：

7XEX它的交易安全性是我最看重的，让我放心交易。

9.找币交易app

找币交易app基于以太坊的分散式智能合约交易平台，支持实时交易和高交易吞吐量。是最先进的Ethereum DEX，支持限制和管理订单，并且能够同时进行许多交易。

资料：

与多家金融机构合作，为用户提供安全的数字资产存储和结算服务。

哦哦哦哦8E评论：

找币交易所的客服人员非常专业，给予我很大帮助。

10.币民交易app

币民交易app由于上币十分审慎，又拥有巨大的用户量(2017年用户量达到了千万级别)，因此每次宣布上线某个币种，该币价格都会暴涨，以至于业内有“上币效应”的说法。不过，随着最近的上币大扩容，所谓的“上币效应”似乎消失了。

资料：

为用户提供了个人账户和企业账户，满足不同用户的需求。

兜某妖评论：

币民这个数字货币交易平台提供了多种不同的交易对和灵活的交易方式，而且有丰富的交易策略和工具，我觉得非常多样化。

二、币圈问答

揭晓全球排名前十的数字货币交易所

数字货币交易所是数字货币生态系统的关键组成部分。随着数字货币市场的迅速发展，数字货币交易所也在不断涌现。但是，在这些交易所中，哪些是值得信赖的，哪些是排名靠前的呢？本文将为您揭晓全球排名前十的数字货币交易所。

1. Binance (币安)

Binance成立于2017年，总部位于马耳他，是世界排名第一的数字货币交易所。Binance提供了500多个数字资产的交易，为全球超过1,400,000的用户提供服务。Binance在行业内有着良好的声誉，其安全性和用户体验值得信赖，是全球最受欢迎的数字货币交易平台之一。

2. Huobi (火币)

Huobi成立于2013年，总部位于新加坡。作为全球知名的数字货币交易所之一，Huobi拥有自主研发的Huobi Token (HT)，并提供了200多种数字货币的交易服务。Huobi在全球范围内拥有数百万的用户，交易量巨大，是全球排名第二的数字货币交易所。

3. Coinbase

Coinbase成立于2012年，总部位于美国旧金山。目前，它是全球最受欢迎的数字货币交易所之一，服务领域覆盖北美、欧洲、澳大利亚等地，提供了30多种数字货币的交易。Coinbase安全性高，用户体验良好，是全球排名第三的数字货币交易所。

4. Kraken

Kraken成立于2011年，总部位于美国旧金山。Kraken可以说是全球排名前四的数字货币交易所之一，提供了50多种数字货币的交易服务。Kraken在安全性和可靠性方面表现出色，备受用户信赖。

5. Bitfinex

Bitfinex成立于2012年，总部位于英属维京群岛。Bitfinex提供了100多种数字货币的交易服务，正在成为全球排名前五的数字货币交易所之一。虽然Bitfinex在过去曾遭遇过一些安全事件，但它采取了更严格的安全措施来保护用户资产。

6. BitStamp

BitStamp成立于2011年，总部位于卢森堡。BitStamp提供了10多种数字货币的交易服务，并与美国、欧盟、日本等国家和地区的政府合规合作。BitStamp的安全性和可靠性得到了广泛认可，是全球排名前六的数字货币交易所之一。

7. OKEx

OKEx成立于2014年，总部位于香港。OKEx提供了100多种数字货币的交易服务，是全球排名前七的数字货币交易所之一。OKEx在安全性和用户体验方面表现优异，备受用户信赖。

8. Bittrex

Bittrex成立于2014年，总部位于美国西雅图。Bittrex提供了200多种数字货币的交易服务，众多数字货币的上市都是在Bittrex上完成的。Bittrex在可靠性和安全性方面表现出色，是全球排名前八的数字货币交易所之一。

9. Poloniex

Poloniex成立于2014年，总部位于美国。Poloniex提供了100多种数字货币的交易服务，专注于数字货币的交易，备受用户青睐。尽管存在一些安全和可靠性问题，但Poloniex仍然是全球排名前九的数字货币交易所之一。

10. KuCoin

KuCoin成立于2017年，总部位于新加坡，是全球排名前十的数字货币交易所之一。KuCoin提供了300多种数字货币的交易服务，拥有超过500万的用户。KuCoin在安全性和用户体验方面表现出色，备受用户信赖。

总结

以上是全球排名前十的数字货币交易所。这些交易所都拥有良好的声誉和用户量，为用户提供全面的数字货币服务。然而，对于个人投资者来说，选择合适的数字货币交易所，还需要综合考虑交易量、交易货币、交易所规模、手续费和安全等方面的因素，以及用户的实际需求。

三、币圈最新喜讯

本周共上线 DeFi 协议 10 个，TVL 最高为 1.8 亿美元

据悉报道，据 DeFiLama 数据，本周共上线 DeFi 协议 10 个，较上周增加 1 个。细节为： Perena：TVL 1916 万美元； Overnight Finance：TVL 2369 万美元； Uniswap V4：TVL 1161万美元； Libre Capital：TVL 8195 万美元； Origin Sonic：TVL 236 万美元； Shadow Exchange Legacy：TVL 245 万美元； Beets DEX V3：TVL 744 万美元； Reservoir Tools CLMM：TVL 680 万美元； Reservoir Tools AMM：TVL 298 万美元； Coffer Network：TVL 1.8301 亿美元。

某鲸鱼地址于6小时前将1.7万枚AAVE存入Binance

据悉报道，1月25日，据Lookonchain监测，某鲸鱼地址于6小时前将17,002枚AAVE（约合590万美元）存入Binance。据悉，该鲸鱼地址7个月前从OKX提币49,640枚AAVE(当时约合409万美元)，提币均价82美元。目前仍然持有11,637枚AAVE（约合391万美元），总利润为1350万美元（+330%）。

为DeepSeek辟谣：五大误解与真相解读

来源：腾讯科技

春节至今，DeepSeek的热度持续攀升，伴随而来的，还有很多误解和争议，有人说它是"吊打OpenAI的国货之光"，也有人说它"不过是抄国外大模型作业的小聪明"。

这些误解与争议主要集中在五个方面：

1、过度神话与无脑贬低，DeepSeek到底是不是底层创新？所谓的蒸馏ChatGPT之说究竟有没有依据？

2、DeepSeek的成本，真的只有550万美元吗？

3、如果DeepSeek真的能做到这么高效，那么全球各大巨头巨额的AI资本支出，是不是都打了水漂？

4、DeepSeek是否采用了PTX编程，能否真的能够绕开对Nvidia CUDA的依赖？

5、DeepSeek全球爆火，但因为合规、地缘政治等问题，会被国外陆续禁用？

一、过度神话与无脑贬低DeepSeek到底是不是底层创新？

互联网从业者caoz认为，它对行业发展的促进价值是值得肯定的，但谈及颠覆还为时尚早。一些专业测评来看，在一些关键问题的解决上并没有超越ChatGPT。

比如有人测试，模拟典型的小球在封闭空间的弹跳代码，DeepSeek编写出来的程序表现，和ChatGPT o3-mini相比，从物理学的遵循度角度来看，还是有差距的。

不要过度神话它，但也不要无脑贬低它。

关于DeepSeek的技术成就，目前存在两种极端观点：一种把它的技术突破，称为"颠覆性革命"；另一种则认为这不过是对国外模型的模仿，甚至还有猜测，它是通过蒸馏OpenAI模型获得进展。

微软说DeepSeek蒸馏了ChatGPT的结果，所以一些人也借题发挥，把DeepSeek贬低的一钱不值。

事实上，这两种观点都过于片面。

更准确地说，DeepSeek的突破是一次面向产业痛点的工程范式升级，为AI推理开辟“少即是多”新路径。

它主要做了三个层面的创新：

首先通过训练架构瘦身——例如GRPO算法通过省去传统强化学习中必须的Critic模型（即"双引擎"设计），将复杂算法简化为可落地执行的工程方案；

第二，采用了简评估标准，典型如在代码生成场景直接用编译结果和单元测试通过率替代人工评分，这种基于确定性的规则体系有效破解了AI训练中的主观偏差难题；

最后在数据策略上找到精妙平衡点，通过纯算法自主进化的Zero模式与仅需数千条人工标注数据的R1模式组合，既保留模型自主进化能力又保障人类可解释性。

但是，这些改进并没有突破深度学习的理论边界，也没有彻底颠覆OpenAI o1/o3等头部模型的技术范式，而是通过系统级优化解决了产业的痛点。

DeepSeek完全开源并详细记录了这些创新点，全世界都能借助这些进展来改进自己的AI模型训练。这些创新点可以从开源文件中看出。

Stability AI前研究主管Tanishq Mathew Abraham在近期的博文中也强调了DeepSeek的三个创新点：

1、多头注意力机制：大语言模型通常是基于Transformer架构，使用所谓的多头注意力（MHA）机制。DeepSeek团队开发了一种MHA机制的变体，这种机制既能更高效地利用内存，又能获得更好的性能表现。

2、可验证奖励的GRPO：DeepSeek证明了一个非常简单的强化学习（RL）流程实际上可以达到类似GPT-4的效果。更重要的是，他们开发了一种称为GRPO的PPO强化学习算法变体，这种算法更加高效且性能更好。

3、DualPipe：在多GPU环境下训练AI模型时，需要考虑很多效率相关的因素。DeepSeek团队设计了一种称为DualPipe的新方法，这种方法的效率和速度都显著提高。

传统意义上的"蒸馏"指的是对token概率（logits）的训练，而ChatGPT并未开放这类数据，所以基本不可能去“蒸馏”ChatGPT。

因此，从技术角度看，DeepSeek的成就不应因此受到质疑。由于OpenAI o1相关思维链推理过程从未公开，单纯依靠"蒸馏"ChatGPT根本难以实现这一成果。

而caoz认为，DeepSeek的训练中，可能部分利用了一些蒸馏的语料信息，或者做了少许的蒸馏验证，但这个对它整个模型的质量和价值影响应该很低。

此外，基于领先模型蒸馏验证优化自己的模型，是很多大模型团队的一个常规操作，但毕竟需要联网API，能获得的信息非常有限，不太可能是决定性的影响因素，相对于海量的互联网数据信息来说，通过api调用领先大模型能获得的语料杯水车薪，合理的猜测是更多用于对策略的验证分析，而不是直接用作大规模训练。

所有大模型都需要从互联网获得语料训练，而领先的大模型也在不断为互联网贡献语料，从这个角度来说，每个领先的大模型都摆脱不了被采集，被蒸馏的宿命，但其实也没必要把这个当作是决定成败的关键。

最终大家都是你中有我，我中有你，迭代前进。

二、DeepSeek的成本仅有550万美元？

550万美元成本，这个结论既正确也错误，因为没有说清楚是什么成本。

Tanishq Mathew Abraham客观估算了DeepSeek的成本：

首先，我们有必要理解这个数字是从何而来。这个数字最早出现在DeepSeek-V3的论文中，该论文比DeepSeek-R1的论文早发布了一个月；

DeepSeek-V3是DeepSeek-R1的基础模型，这意味着DeepSeek-R1实际上就是在DeepSeek-V3的基础上进行了额外的强化学习训练。

因此，从某种意义上说，这个成本数据本身就不够准确，因为它没有计入强化学习训练的额外成本。不过这部分额外成本可能也就几十万美元。

那么，DeepSeek-V3论文中声称的550万美元成本是否准确呢？

基于GPU成本、数据集大小和模型规模的多项分析都得出了类似的估算结果。值得注意的是，虽然DeepSeek V3/R1是一个拥有6710亿参数的模型，但它采用了专家混合系统（mixture-of-experts）架构，这意味着在任何函数调用或前向传播时只会使用约370亿参数，这个数值才是训练成本计算的基础。

需要注意的是，DeepSeek报告的是基于当前市场价格估算的成本。我们并不知道他们的2048个H800 GPU集群（注意：不是H100，这是一个常见的误解）实际花费了多少。通常情况下，整批购买GPU集群会比零散购买便宜，所以实际成本可能更低。

但关键在于，这只是最终训练运行的成本。在达到最终训练之前，还有许多小规模的实验和消融研究，这些都会产生相当可观的成本，而这部分成本并未在此报告中体现。

此外，还有其他诸多成本，比如研究人员的薪资。据SemiAnalysis报道，DeepSeek的研究人员薪资据传高达100万美元。这与OpenAI或Anthropic等AGI前沿实验室的高端薪资水平相当。

有人因为这些额外成本的存在，而否定了DeepSeek的低成本和其运营效率。这种说法极不公平。因为其它AI公司在人员上也会花费大量的薪资，这通常都没有被计算到模型的成本中去。”

Semianalysis（一家专注半导体和人工智能的独立研究与分析公司）也给出了DeepSeek的AI TCO （人工智能领域中的总成本）分析，这张表总结了DeepSeek AI在使用四种不同型号GPU（A100、H20、H800和H100）时的总成本情况，包括买设备、建服务器和运营的费用。按照四年周期来算，这60,000块GPU的总花费是25.73亿美元，其中主要是买服务器的费用（16.29亿美元）和运营的费用（9.44亿美元）。

当然，外界没有人准确知道DeepSeek究竟拥有多少卡以及各个型号的占比究竟有多少，所有的一切都只是估算。

总结来说，如果把所有的设备、服务器、运营等成本全部算下来，成本肯定远超550万美元，但是，550万美元的净算力成本，已经十分高效。

三、巨额资本支出投资算力只是巨大的浪费？

这是一个广为流传但相当片面的观点。确实，DeepSeek在训练效率上展现出了优势，也暴露出一些头部的AI公司在计算资源使用上可能存在效率问题。甚至英伟达短期的暴跌也可能也与这个误读广为流传有关。

但这并不意味着拥有更多计算资源是一件坏事。从Scaling Laws（扩展定律）的角度来看，更多的计算能力始终意味着更好的性能。自2017年Transformer架构问世以来，这一趋势一直延续，而DeepSeek的模型，也是基于Transformer架构的。

AI 发展的重点虽然在不断演变——从最初的模型规模，到数据集大小，再到现在的推理计算和合成数据，但"更多计算等于更好性能"的核心规律并未改变。

虽然Deep Seek找到了一个更高效的路径，规模定律依然有效，但是，更多的计算资源，仍然能获得更好的效果。

四、DeepSeek是否采用了PTX绕过了对 NVIDIA CUDA的依赖？

DeepSeek的论文中提到了DeepSeek采用了PTX（Parallel Thread Execution）编程，通过这样的一个定制的PTX优化，使DeepSeek的系统和模型可以更好释放底层硬件的性能。

论文的原文如下：

“we employ customized PTX（Parallel Thread Execution）instructions and auto-tune the communication chunk size, which significantly reduces the use of the L2 cache and the interference to other SMs。”“我们采用定制的PTX（并行线程执行）指令并自动调整通信块大小，这大大减少了L2缓存的使用和对其他SM的干扰。”

这段内容，网络上流传着两个解读，一种声音认为，这是为了“绕开CUDA垄断”；另外一种声音是， 因为DeepSeek无法获得最高端的芯片，为了解决H800 GPU互联带宽受限的问题，不得不下沉到更低一层，来提升跨芯片通信能力。

上海交通大学副教授戴国浩认为，这两种说法都不太准确。首先，PTX（并行线程执行）指令实际上是位于CUDA驱动层内部的一个组件，它仍然依赖于CUDA生态系统。所以，用PTX绕过CUDA的垄断这种说法是错误的。

戴国浩教授用一张PPT清晰地解释了PTX和CUDA的关系：

CUDA是一个相对更上层的接口，提供了面向用户的一系列编程接口。而PTX一般被隐藏在了CUDA的驱动中，所以几乎所有的深度学习或大模型算法工程师是不会接触到这一层。

那为什么这一层会很重要呢？原因是在于可以看到从这个身位上，PTX是直接和底层的硬件去发生交互的，能够实现对底层硬件更好的编程和调用。

用通俗的话来讲，DeepSeek这种优化方案并不是在芯片受限的现实条件下的不得已为之，而是主动做的优化，不管芯片用的是H800还是H100，这种方法都能够提高通信互联效率。

五、DeepSeek会被国外禁用吗？

DeepSeek爆火之后，英伟达、微软、英特尔、AMD、AWS五大云巨头都上架或集成了DeepSeek，国内来看，华为、腾讯、百度、阿里、火山引擎也都支持部署了DeepSeek。

但是，网络上有一些过度情绪化的言论，一方面是，国外云巨头上架了DeepSeek，“老外被打服了”。

其实，这些公司对于DeepSeek的部署，更多是因为商业的考量。作为云厂商，尽可能多地支持部署最受欢迎、及能力最强的模型，可以为客户提供更好的服务，同时，也能蹭一波与DeepSeek相关的流量，或许也会带来一部分的新用户转化。

在DeepSeek大热的时候集中部署是真，但是对DeepSeek情有独钟或者是“被打服”等说法却过分夸大了。

更有甚者，编造出了DeepSeek遭受攻击之后，中国科技圈组成复仇者联盟，共同驰援DeepSeek的说法。

另外一方面，还有声音说，因为地缘政治等现实原因，很快国外就会陆续禁止DeepSeek使用。

对此，caoz给出了比较清晰的解读：其实我们所说的DeepSeek，实际上包括了两个产品，一个是DeepSeek这个风靡世界的App，另一个是github上的开源代码库。前者可以认为是后者的Demo，一个完整的能力展示。而后者，也许会成长为一个蓬勃的开源生态。

被限制使用的，是DeepSeek的App，而巨头接入和提供的，是DeepSeek开源软件的部署。这完全是两件事。

DeepSeek以"中国大模型"的姿态闯入全球AI竞技场，且采用了最大气的开源协议——MIT License，甚至允许商用。目前对它的讨论已经远远超越了技术创新的范畴，但技术的进步从来不是非黑即白的对错之争。与其陷入过度吹捧或全盘否定，不如让时间和市场检验其真实价值。毕竟，在AI这场马拉松中，真正的竞争才刚刚开始。

参考资料：

《关于deepseek的一些普遍误读》 作者：caoz

https://mp.weixin.qq.com/s/Uc4mo5U9CxVuZ0AaaNNi5g

《DeepSeek最强专业拆解来了，清交复教授超硬核解读》 作者：ZeR0

https://mp.weixin.qq.com/s/LsMOIgQinPZBnsga0imcvA

Debunking DeepSeek Delusions作者：Stability AI 前研究主管 Tanishq Mathew Abraham

https://www.tanishq.ai/blog/posts/deepseek-delusions.html