最近，AI领域又出大新闻！DeepSeek-v3大模型强势登场，仅仅用了Llama 3十分之一的算力，就训练出了性能更优的开源模型，这一成果直接在AI圈投下了一颗重磅炸弹，整个行业都被深深震撼。深圳人工智能猎头公司的专业顾问们都不禁感叹，这一技术突破对于AI人才市场的影响不可小觑，也让更多人开始关注DeepSeek背后的团队。

与此同时，“雷军开千万年薪挖DeepSeek研究员罗福莉”的传闻甚嚣尘上，尽管不知真假，却成功吸引了大众的目光，大家纷纷好奇，DeepSeek究竟有着怎样的人才？这下，热度从科技圈迅速蔓延到全网，就连小红书上都有人发帖询问，这究竟是一支怎样的团队？

不仅如此，多家英美主流媒体，像纽约时报、经济学人、华尔街日报等，都报道了DeepSeek的研究进展，对其模型的强大性能给予了高度赞扬。在国际上，甚至有人把创始人梁文锋的访谈翻译成英语，还细心加了注释，试图从中探寻这家公司崛起的秘密。

2025年1月23日，一位德国顶尖的人工智能研发人员在接受《自然》杂志评论时表示，比起OpenAI那些闭源的AI模型，DeepSeek的开源程度“相当优秀”。《纽约时报》也引用了一位在加拿大从事科技咨询工作人士的话，称DeepSee - R1性价比超高，是真正符合他们需求的工具。

DeepSeek，全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司，成立于2023年7月17日，一直专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。那么，在它爆火的背后，团队成员都来自哪些大学呢？今天，就让我们一起深入挖掘DeepSeek背后的故事！

不过，DeepSeek背后的团队和领头人相当低调神秘。公司创始人梁文锋在网上的公开采访少之又少，广州AI猎头公司也曾尝试联系DeepSeek的员工，想要了解更多关于人才的情况，可得到的答复是公司规定不能对外接受采访。

作为一家纯国内背景的公司，DeepSeek的主要创始人及工作人员大多来自我国各大高校。这也充分证明，我们不必一味崇洋媚外，厚古薄今，国内大学培养的人才，同样能做出与欧美发达国家匹敌，甚至超越他们的产品！

从资料中可以看到，DeepSeek的创始人梁文峰毕业于浙江大学人工智能专业。本世纪初，他就考入了浙江大学这所全国顶尖的985院校，2014年又获得了浙江大学硕士学位，妥妥的“别人家的孩子”。和他相似，团队里还有大量成员来自国内顶尖高校。比如代达劢、朱琪豪是北京大学的计算机博士，邵智宏、赵成钢等是清华大学人工智能的博士，还是清华大学超算团队的成员。

除了清北的博士，团队里还有中山大学、北京航空航天大学、北京邮电大学的博士，也有南京大学本硕、哈尔滨工业大学、中国科学技术大学的本科生，以及复旦大学、上海交通大学毕业的成员。部分成员有海外留学经历，但核心骨干的绝大多数成员，本硕博大多在国内院校就读。这表明，我国的基础教育和高等教育体制，完全能培养出一大批不输给国外的人才。这种“钱少事少离家近”的人才培养模式，值得现在“鸡娃”的家长们参考，并非国外的一切都比国内好。

在DeepSeek的主要团队中，有7名北大毕业生，4位毕业于清华大学，北京邮电大学输送了2名成员，中山大学和北京航空航天大学各有1位，且都没有海外留学经历，就连创始人梁文峰也是完完全全的浙江大学本硕。可见，这支纯粹的国产团队，照样能做出赶英超美的产品！他们的出现和崛起，让那些不可一世的西方国家真切感受到了来自中国的震撼！

当然，我们也要清醒地认识到，我国依然且长期处于发展中国家行列，在各个方面与欧美顶尖发达国家相比，还有很大差距。我们必须牢记使命，不忘初心，正视差距，不断前进，为早日实现伟大的中国梦贡献自己的力量。深圳生成式AI猎头公司在关注行业动态的同时，也期待国内能涌现出更多像DeepSeek这样优秀的团队，推动行业不断发展。

AI猎头公司深入探究后发现，梁文锋及其DeepSeek团队的核心成员，从一个默默无闻的小公司，一步步崛起成为震动全球AI圈的“东方神秘力量”，背后有着许多不为人知的故事。

创始人梁文锋是浙江大学信息与通信工程专业的硕士，在他的带领下，DeepSeek对人才极为看重，只看能力，不看经验。多位与DeepSeek有过接触的行业人士表示，DeepSeek的优势就在于人才密度极高，且大多来自中国本土市场。DeepSeek团队规模不大，不到140人，工程师和研发人员几乎都来自清北等国内顶尖高校，“海归”很少，而且工作时间普遍不长，不少还是在读博士。

成立后的一年多时间里，DeepSeek一直低调行事，V2模型的发布成为其破圈的关键转折点。2024年5月发布的DeepSeek V2，带来了史无前例的性价比：推理成本降至每百万token仅1块钱，约为Llama3 70B的七分之一，GPT - 4 Turbo的七十分之一，DeepSeek也因此被业内戏称为“AI届拼多多”。再加上其低调的作风，又被称作“来自东方的神秘力量”。

这之后，DeepSeek引发了硅谷的恐慌，成为OpenAI最强劲的对手。实际上，DeepSeek背后并非互联网科技大厂，而是来自金融领域的头部量化——幻方量化。

2023年，全球AI热潮爆发，梁文锋也迎来了他创业之路的第十个年头。当年5月，38岁的梁文锋宣布要做通用人工智能（AGI）。同年7月，杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司（DeepSeek）成立，专注于AI大模型的研究与开发。梁文锋也成为量化投资者投身AI创业的“第一人”。通过天眼查信息可知，他在DeepSeek最终受益的股份比例超80%。

1985年，梁文锋出生于广东湛江的一个五线城市。关于他童年的具体成长轨迹，已无从考证，从公开信息中仅知道他的父亲是一名小学老师。

2002年，17岁的梁文锋凭借优异成绩考入浙江大学电子信息工程专业。2007年，22岁的他又考上了浙江大学信息与通信工程专业硕士，师从项志宇，主要研究机器视觉。

2008年，还在浙大读书的23岁梁文锋，与同学一起组建团队，开始积累市场行情数据、金融市场其他相关数据以及宏观经济等数据。

2010年6月，25岁的梁文锋从浙江大学信息与通信工程专业硕士毕业，其毕业论文题目为《一种鲁棒的PTZ摄像机目标跟踪算法》。

经过各种资料整理，我们发现DeepSeek团队最大的特点就是年轻。应届生、在读生，尤其是来自清北的应届生，在团队中非常活跃。他们中的一些人，2024年一边在DeepSeek搞研究，另一边还在准备博士学位论文。有的人参与了从DeepSeek LLM v1到DeepSeek - v3的全过程，有的人只是实习了一段时间，也做出了重要成果。像为DeepSeek提出MLA新型注意力、GRPO强化学习对齐算法等关键创新的，几乎都是年轻人。

接下来，让我们深入揭秘DeepSeek的核心成员。2024年5月发布的DeepSeek - V2，是这家大模型公司破圈的关键一环。其中最重要的创新是提出了一种新型注意力，在Transformer架构的基础上，用MLA（Multi - head Latent Attention）替代了传统的多头注意力，大幅减少了计算量和推理显存。

高华佐非常低调，目前只知道他毕业于北大物理系。另外，在“大模型创业六小强”之一阶跃星辰的专利信息中也出现了这个名字，不过暂不确定是否是同一人。

而曾旺丁来自北邮，研究生导师是北邮人工智能与网络搜索教研中心主任张洪刚。

DeepSeek - V2的工作中还涉及到另一项关键成果——GRPO。在DeepSeek - V2发布前三个月，DeepSeek - Math问世，其中提出了GRPO（Group Relative Policy Optimization）。GRPO是PPO的一种变体RL算法，它放弃了critic模型，而是从群体得分中估算baseline，显著减少了训练资源的需求。GRPO在圈内受到广泛关注，另一家国内开源大模型阿里Qwen 2.5的技术报告中也透露用到了GRPO。

值得一提的是，DeepSeekMath有三位核心作者是在DeepSeek实习期间完成的工作。核心作者之一邵智宏是清华交互式人工智能（CoAI）课题组博士生，师从黄民烈教授。他的研究领域包括自然语言处理、深度学习，尤其对如何构建一个稳健且可扩展的AI系统很感兴趣，这个AI系统能利用多样化的技能整合异构信息，并准确回答各种复杂的自然语言问题。邵智宏之前还曾在微软研究院工作过。在完成DeepSeekMath之后，他还参与了DeepSeek - Prover、DeepSeek - Coder - v2、DeepSeek - R1等项目。

另一位核心作者朱琪豪是北大计算机学院软件研究所2024届博士毕业生，受熊英飞副教授和张路教授指导，研究方向为深度代码学习。据北大计算机学院官方介绍，朱琪豪曾发表CCF - A类论文16篇，在ASE和ESEC/FSE上分别获得ACM SIGSOFT杰出论文奖一次，提名一次，还有一篇论文进入ESEC/FSE会议同年的引用前三名。在DeepSeek团队，朱琪豪还基于他的博士论文工作，主导开发了DeepSeek - Coder - V1。他的博士论文《语言定义感知的深度代码学习技术及应用》也入选了2024CCF软件工程专业委员会博士学位论文激励计划。

还有一位核心作者同样来自北大，北大博士生Peiyi Wang，受北京大学计算语言学教育部重点实验室穗志方教授指导。

除了DeepSeek - V2 MLA、DeepSeekMath GRPO这两项关键破圈成果，还有一些成员从v1就加入团队，一直坚持到v3。代表人物之一代达劢，2024年博士毕业于北京大学计算机学院计算语言所，导师同样是穗志方教授。代达劢学术成果丰硕，曾获EMNLP 2023最佳长论文奖、CCL 2021最佳中文论文奖，在各大顶会发表学术论文20篇以上。2024年中国中文信息学会“博士学位论文激励计划”共入选10篇来自中国大陆高校的博士毕业论文，其中就有他的《预训练语言模型知识记忆的机理分析及能力增强关键技术研究》。

以及北大元培学院的王炳宣。王炳宣来自山东烟台，2017年进入北大。硕士毕业后加入DeepSeek，参与了从DeepSeek LLM v1开始的一系列重要工作。

清华这边的代表人物还有赵成钢。赵成钢此前是衡水中学信息学竞赛班成员，CCF NOI2016银牌得主。之后他进入清华，大二时成为清华学生超算团队正式成员，三次获得世界大学生超算竞赛冠军。赵成钢在DeepSeek担任训练/推理基础架构工程师，还有英伟达实习经历。

这些鲜活的个体，确实令人赞叹，但还不足以完全回答最初的问题：DeepSeek到底是一支怎样的团队？有着怎样的组织架构？

答案或许要从创始人梁文锋身上寻找。早在2023年5月，DeepSeek刚刚宣布进军大模型领域，还未发布成果时，梁文锋在接受36氪旗下「暗涌」采访时，就透露过招人标准：看能力，不看经验，核心技术岗位基本以应届和毕业一两年的人为主。从后面一年多陆续发表的论文贡献名单中也能看出，博士在读、应届以及毕业一两年的成员占了很大一部分。即使是团队leader级别也比较年轻化，以毕业4 - 6年的为主。

例如领导DeepSeek后训练团队的吴俣，2019年北航博士毕业，曾在微软MSRA参与过小冰和必应百科项目。吴俣博士期间接受北航李舟军教授和MSRA前副院长周明博士的联合培养。

与他师出半个同门的是郭达雅，中山大学印鉴教授与MSRA周明博士联合培养，2023年博士毕业。2024年7月他加入DeepSeek，主要参与了一系列数学和代码大模型的工作。郭达雅上学期间还有一段趣事，本科在MSRA实习一年就发表了两篇顶会论文，他还笑称“在刚入学的第三天，就完成了中大博士生的毕业要求”。

除了团队成员年轻化，DeepSeek在国内AI公司中还有一个突出特点：非常重视模型算法和硬件工程的配合。DeepSeek v3论文共有200位作者，并不都是负责AI算法或数据。有这样一批人从早期的DeepSeek LLM v1到v3一直参与其中，他们更多负责算力部分，优化硬件。他们以DeepSeek AI的名义发表了论文《Fire - Flyer AI - HPC》，通过软硬件协同设计降低训练成本，解决传统超算架构在AI训练需求上的不足。

Fire - Flyer也就是幻方AI搭建的萤火2号万卡集群，使用英伟达A100 GPU，却在成本和能耗上比英伟达官方的DGX - A100服务器更具优势。这支团队中，有的人在英伟达工作或实习过，有的来自同在杭州的阿里云，也有许多人从幻方AI借调，甚至干脆转岗到DeepSeek，参与了每一项大模型工作。而如此重视软硬件协同的成果，就是以Llama 3 405B的1/11算力，训练出性能更高的DeepSeek - v3。

最后，我们还发现DeepSeek开源项目中有一个特别之处，有一项成果不是语言模型相关工作，而是3D生成相关。这项成果由清华博士生孙景翔在DeepSeek实习期间，与导师刘烨斌以及DeepSeek成员合作完成。像这样实习生在DeepSeek做出重要成果的，还有中山大学逻辑学专业的辛华剑。他在DeepSeek实习期间参与了用大模型证明数学定理的DeepSeek - Prover，现在在爱丁堡大学读博士。

看过这些例子，再回顾梁文锋的访谈，或许就能更理解这支团队的运作结构。DeepSeek不做前置的岗位分工，而是自然分工，每个人对于卡和人的调动不设上限，只要几个人有兴趣，就可以随时调用训练集群，开启一个项目。当一个idea展现出潜力，也会自上而下地调配资源。

这难免让人联想到AI界另一家不可忽视的力量——OpenAI。同样用人不看经验，本科生、辍学生只要有能力都能被招进来；同样重用新人，应届生与00后有机会调动资源，从无到有研究Sora；同样在面对潜力方向时，整个公司从顶层开始设计布局，推动资源投入。DeepSeek，或许是组织形态上最像OpenAI的一家中国AI公司，广州人工智能猎头公司也在持续关注着它的发展，期待它能为行业带来更多的惊喜与变革 。