大模型里中文優於英文

大模型里中文優於英文。Deepseek用128重“視角”審視，深入發掘了中文體系的神奇

現在很明顯了，在AI看來，全球文字就只有兩種值得分析，英語與漢語。別的語言沒有辦法競爭，都有嚴重缺陷，

很多語言，和英語出於同門，都是字母文字，英文到處借了不少詞。同體系語言，不可能比英文語料更強。美國大模型顯然英語中心論，技術牛逼，照顧你們別的語言也給訓練輸出。

其它語言，基本都不行。如韓文自己發明的，沒有漢字造成麻煩。日文體系有大量漢字，還混雜了英語發音當名詞，體系非常亂。南亞梵文，語法詞彙複雜，文字還變形，流傳到東南亞影響了泰文、老撾文。還有埃塞俄比亞的阿姆哈拉文，過於簡單，表達不了複雜意思。梵文等不少語言問題是科學技術文章少，大模型就看不上了。

中文是唯一對手。漢語有極佳開放性，描述現代社會、科學技術沒問題，還煥發出了強大的生命力。中文素材種類豐富，科技文章也多，還能融合英文名詞。中文是唯一可以與英文對標的素材庫。

有人說，漢字二維，字母文字一維。這不重要，大模型里漢字都轉成了token。詞彙表里，都是token1、token2...，用整數代表。Deepseek詞彙表有12.9萬個token，AI只看token，所有文字都一樣。

但token之間的聯繫，有明顯的團塊，分語種扎堆。大模型預訓練，就是在建立token之間的複雜聯繫。一個token就有好幾千維的浮點數，用這麼多維度去和別的token建立聯繫。Deepseek用61層，每層約10個大矩陣，實現“注意力”，也就是文字之間的關聯。然後最關鍵的是，一套矩陣是一種審視的“視角”（如語法關聯），Deepseek建立了128種視角去看同一段話（如邏輯關聯）。也就是61層，每層128套矩陣，每套10個矩陣。每個矩陣都是7000*7000這麼大。

英文世界，它不和中文發生關聯。英文素材里沒中文，讀者不懂。但中文素材有不少英文，自然融入。也就是說，英文沒法融合中文！如果以英文主打，大模型會拒絕中文。但中文卻可以自然融合英文！將英文名詞放中文裡，毫無問題。中英夾雜輸出，一定是中文主導。

大模型發現，中文的權重關聯團塊中，自然“導入”了英文那邊的知識，一個名詞就導過來了。而英文那邊沒法導入中文知識。外國人不知道中國的情況，中國卻對外國比較了解，AI世界情況類似。

AI是哪個語言好用，就在哪努力。除非強迫它用英文思考，不許中文，那能力又不行了，和中國相關的問題拒絕回答。AI決定，中文主導、融合英文！AI就是模仿人，人類就是這個自然傾向。要麼英文主導，中文白痴；要麼中文主導，中英俱佳。素材往那一放，自然就是如此，OpenAI也沒辦法。

而且就象許多人分析的，中文內在聯繫豐富，表達高效，思考深入效率高。又高效，又能自然融合英文，AI自然喜歡用中文。

所以，OpenAI的o3-mini，即使問題是英文，問題本身也和中國、中文無關，它還是忍不住用中文思考，再用英文輸出最終結果。

而deepseek的高水平，是在中文素材上下了很大功夫，動用了128重視角，終於把中文玩得很熟練了。它在中文上的水平，真正讓人服氣了。以此為基礎，思考水平非常高。