印度版“DeepSeek”来了？Alpie 依靠“套壳”策略跃升榜单前列

印度人工智能圈近期出现一位强势新秀。由 169PI 推出的Alpie在多项全球主流评测榜上成绩不俗，部分数学和软件工程项目甚至压过 GPT-4o 与 Claude3.5，被外界称为印度版“DeepSeek”。

虽然模型规模仅有 320 亿参数，Alpie的实测表现却颇为抢眼。在衡量数学能力的 GSM8K 上，它不仅跑赢了 DeepSeek V3，还与GPT-4o不相上下；在软件工程评测 SWE 中，更是超过了 Claude3.5 等顶尖模型，逻辑与推理能力十分稳健。

不过，亮眼成绩也带来争议。技术分析显示，Alpie并非纯自研，而是基于中国开源模型DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B做的二次开发，核心做法是对开源基座进行“蒸馏 + 量化”。

尽管被质疑“套壳”，但Alpie的商业潜力仍很突出。借助 4bit 量化，运行门槛明显降低，显存占用可降约 75%，只需 16–24GB 的民用级显卡即可顺畅部署；同时推理成本仅为GPT-4o的大约十分之一，为中小团队提供了更实惠的选择。

划重点:

• 🚀 榜单黑马: Alpie在 GSM8K（数学）与 SWE（软件工程）评测中表现突出，部分指标超越GPT-4o与 Claude3.5。

• 🧬 技术来源: 模型并非从零训练，基于中国开源的DeepSeek进行深度二次开发，属于“蒸馏 + 量化”的开源衍生版本。

• 📉 超低门槛: 采用 4bit 量化后，Alpie将推理成本压到主流模型的约 1/10，并可在民用级显卡上顺畅运行。