DeepSeek介绍

DeepSeek（深度求索）是一家专注于AI模型和相关技术的高科技企业，由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司于2023年7月成立，DeepSeek的母公司是国内量化交易巨头-幻方量化。自成立以来，DeepSeek凭借其创新的技术、卓越的性能和便捷的使用体验，迅速在AI领域崭露头角。其核心产品——DeepSeek智能助手，已经在网页端和移动端全面上线，为全球用户提供高效、智能的AI服务。得益于其卓越的成本效益，DeepSeek在训练成本上展现了显著优势。特别是DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型，其训练费用仅为557.6万美元，相当于OpenAI GPT-3开发成本的3%，甚至低于Meta一位高管的年薪。此外，DeepSeek采取开源策略，并调整API费用至极具竞争力的水平——输入费用为0.1元/百万tokens，输出费用为2元/百万tokens。凭借DeepSeek-R1模型在性能上超越OpenAI最新发布的03模型，DeepSeek成功打破了以OpenAI为代表的美国AI企业的垄断地位。在2025年春节期间，DeepSeek迅速风靡全球，成为全球范围内最受欢迎的AI应用之一。其下载量在140多个国家和地区的应用商店中均名列前茅，尤其在印度、美国、巴西、印尼等国家表现尤为突出，其中印度市场更是取得了最为亮眼的成果。

DeepSeek模型功能

DeepSeek的AI模型功能丰富多样，涵盖了文本生成、自然语言处理、人工智能推理等多个领域。具体来说，DeepSeek的智能助手能够处理各种复杂的问题，如编写代码、整理复杂资料、解答数学题等。此外，它还具备强大的语言理解能力，能够准确理解用户意图，并给出符合语境的回答。这些功能不仅极大地提高了工作效率，还为用户带来了全新的交互体验。

模型有哪些？

DeepSeek推出了多款模型，以下是部分模型的介绍及其公开的参数：

DeepSeek-V3

• 模型简介：DeepSeek-V3是DeepSeek推出的一款开源大模型，具有6710亿参数，在多个领域超越了现有的主流模型，具备更强的推理和生成能力。

• 核心参数：

• 模型层数：61层

• 隐藏层维度：7168

• 前馈网络维度：18432

• 注意力头数：128

• 词汇表大小：129280

• 最大位置嵌入：163840

• 技术特点：采用MOE（混合专家）架构：DeepSeek-V3采用了MOE架构，将模型划分为多个专家（子模型），每个专家负责处理不同的任务。这种架构提高了计算效率，因为每次处理时不会激活全部参数，而是选择性激活最相关的部分。多头潜在注意力机制（MLA）：通过对注意力键和值进行低秩联合压缩，减少了推理时的KV缓存，同时保持了与标准多头注意力（MHA）相当的性能。高效训练：DeepSeek-V3在预训练阶段，每万亿token上训练仅需18万GPU小时，总训练成本为557.6万美元，远低于同等规模模型的训练成本。

• 性能表现：DeepSeek-V3在多项测评上达到了开源SOTA（State-of-the-Art）水平，超越了Llama 3.1等模型，能与GPT-4、Claude 3.5 Sonnet等TOP模型相媲美。

DeepSeek-R1系列

• 模型简介：DeepSeek-R1系列是DeepSeek推出的第一代推理模型，包括DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。

• 核心参数：DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1均拥有6710亿参数，与DeepSeek-V3相同。

• 技术特点：DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习（RL）训练的模型，未经过监督微调（SFT）作为初步步骤，展现出卓越的推理能力。DeepSeek-R1则提供了更全面的功能，支持多种应用场景。

• 开源情况：DeepSeek已经开源了DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1，以及基于DeepSeek-R1蒸馏出的六个密集模型（参数规模分别为15亿、70亿、80亿、140亿、320亿和700亿），这些模型基于Qwen和Llama架构。

DeepSeek-VL2系列

• 模型简介：DeepSeek-VL2系列是DeepSeek推出的视觉语言模型，旨在同时处理和理解视觉与文本数据。

• 核心参数：DeepSeek-VL2系列提供了三种不同参数配置的变体，以满足不同应用需求和计算预算。DeepSeek-VL2-Tiny：拥有33.7亿参数（10亿激活参数），适合资源有限或需要快速部署的应用场景。

• 技术特点：DeepSeek-VL2结合了前沿的创新技术，如混合专家架构、动态切片技术、多头潜在注意机制等，以提高模型的效率和性能。

• 应用场景：DeepSeek-VL2适用于需要同时处理和理解视觉与文本数据的应用场景，如图像描述生成、视觉问答等。

DeepSeek-R1的蒸馏模型是基于DeepSeek-R1这一强大推理模型，通过知识蒸馏技术创建的一系列小型、高效版本。以下是关于DeepSeek-R1蒸馏模型的详细介绍：

蒸馏模型种类与参数

DeepSeek-R1的蒸馏模型涵盖了多个不同规模的版本，以满足不同用户的需求和计算资源限制。以下是部分公开的蒸馏模型及其参数：

1. DeepSeek-R1-Distill-Qwen系列DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B：参数规模为15亿DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：参数规模为70亿DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B：参数规模为140亿DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B：参数规模为320亿

2. DeepSeek-R1-Distill-Llama系列DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B：参数规模为80亿DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B：参数规模为700亿

蒸馏模型的特点与优势

1. 高效性：蒸馏模型通过减少参数量和计算复杂度，显著提高了模型的运行效率，使其能够在资源受限的环境中高效运行。

2. 高性能：尽管参数规模较小，但蒸馏模型通过继承DeepSeek-R1的推理能力，在多项任务上仍表现出色，甚至超越了一些大型模型。

3. 灵活性：DeepSeek-R1的蒸馏模型提供了多种不同规模的版本，用户可以根据自己的需求和计算资源选择合适的模型。

4. 透明性：蒸馏模型在回答问题或解决任务时，能够逐步展示其“思考过程”，提高了模型的透明性和可信度。

蒸馏模型的应用场景

DeepSeek-R1的蒸馏模型适用于多种应用场景，包括但不限于：

1. 教育辅助：帮助学生更好地理解复杂问题，提高学习效率。

2. 代码生成与调试：为程序员提供高效的代码生成和调试助手。

3. 内容创作：辅助创作者撰写结构化文章、创作故事、生成新闻报道等。

4. 智能客服：为企业提供智能客服解决方案，提高客户满意度。

蒸馏模型的开源与可用性

DeepSeek-R1的蒸馏模型遵循MIT许可证，允许用户自由使用、修改和共享。这一开源策略不仅促进了技术的传播和应用，也为社区提供了进一步优化和改进模型的机会。用户可以通过多种途径下载和部署这些蒸馏模型，以满足自己的需求。

总结来看，DeepSeek-R1的蒸馏模型是一系列高效、高性能的小型模型，通过知识蒸馏技术继承了DeepSeek-R1的强大推理能力。这些模型适用于多种应用场景，并提供了多种不同规模的版本以满足不同用户的需求。

DeepSeek模型的优势

DeepSeek模型的优势主要体现在以下几个方面：

1. 技术创新：DeepSeek采用了混合专家模型（MoE）和FP8混合精度训练等技术，大幅降低了大模型训练的算力要求，提高了训练效率。这些技术的应用使得DeepSeek的模型在保持高性能的同时，降低了成本。

2. 高性价比：DeepSeek的模型开发成本远低于竞争对手，其提供的服务价格也具有极大的竞争力。例如，DeepSeek-R1模型以2.2美元/百万词元的价格提供，而同性能的OpenAI-o1价格为60美元/百万词元。

3. 开源策略：DeepSeek选择开源其模型，允许全球开发者自由使用和优化模型。这种策略极大地激发了AI生态的活力，促进了全球开发者社区的协作。

DeepSeek模型的价格

DeepSeek的模型价格极具竞争力。例如，DeepSeek-R1模型的输入价格为2元/百万Tokens，输出价格为8元/百万Tokens；而DeepSeek-V3模型的输入价格低至0.8元/百万Tokens，输出价格为1.6元/百万Tokens。此外，DeepSeek还提供了限时免费服务，用户可以享受一定额度的免费配额。

DeepSeek为什么火爆全球

DeepSeek之所以火爆全球，主要得益于其以下几个方面的优势：

一、技术优势

架构创新：

MLA与MOE技术的融合：DeepSeek在架构上延续了v2/3架构，并引入了多头潜在注意力（MLA）和专家混合模型（MOE）这两项前沿技术。这种创新有效提升了模型的推理效率和准确性。

轻量化设计：与主流大模型相比，DeepSeek采用了更轻量化的设计，优化了计算复杂度，能够在较少的计算资源下实现与主流大模型相当的效果。

多模态能力：DeepSeek不仅支持文本处理，还能处理图像、音频和视频等多种数据类型，满足多样化的应用需求。

高性能计算：依托强大的计算资源，DeepSeek能够快速处理大规模数据，提供实时的分析和反馈。

深度学习模型：DeepSeek采用了最新的神经网络架构，如Transformer和GPT系列模型，能够处理海量数据并生成高质量的输出。

二、成本优势

训练成本：DeepSeek-V3的训练成本为557.6万美元。这一成本通过创新的训练策略得到了显著降低，同时保持了卓越的模型性能。

本地运行成本：在本地运行DeepSeek-R1模型需要较高的硬件配置，例如4个NVIDIA H100 80GB GPU、Intel Xeon Platinum CPU和512GB DDR4 RAM等，总成本约为100,000美元。

推理成本：DeepSeek-R1在推理成本方面表现出显著优势，输入tokens的成本为$0.55/百万tokens。

DeepSeek的应用场景

DeepSeek模型凭借其强大的功能和广泛的应用前景，已经在多个领域展现出了巨大的潜力：

1. 日常对话与客户支持：DeepSeek的AI对话功能可以处理日常对话和客户支持查询，具有更快的响应速度和更高的准确性。这使得它成为处理日常对话和客户支持查询的理想选择。

2. 代码生成与调试：专为开发者设计的Code场景可以理解和生成代码，极大地提高了编程效率。无论是快速生成代码草稿还是帮助调试，DeepSeek都表现出色。

3. 信息查询与整合：研究人员和企业用户可以利用DeepSeek来高效地获取和整理相关领域的文献和资料，以及构建自己的智能客服系统或信息查询平台。

4. 教育与科研：DeepSeek在数学推理能力上的卓越表现，使其在教育和科研领域具有广泛应用。它可以帮助教师和学生更好地理解和解决数学问题，提高教学效率。

5. 智能客服与聊天机器人：DeepSeek的卓越性能也为其在智能客服和聊天机器人领域带来了广泛的应用前景。它能够提供自然、流畅的人机交互体验，满足用户多样化的需求。

综上所述，DeepSeek作为一款功能强大、性能卓越且价格亲民的大型语言模型，正逐步改变着人工智能领域的格局。其广泛的应用场景和持续的技术创新，将为用户带来更加高效、智能的服务体验。

DeepSeek对于中国AI大模型发展的意义

DeepSeek的崛起对于中国AI大模型的发展具有重要意义。它展示了中国在AI技术方面的创新实力和发展潜力，为中国AI大模型的发展提供了宝贵的经验和启示。同时，DeepSeek的成功也为中国AI企业提供了更多的发展机会和商业模式选择，推动了整个AI产业的繁荣和发展。

DeepSeek（深度求索）凭借其创新的技术、卓越的性能和便捷的使用体验，迅速在AI领域崭露头角。其火爆全球的背后，是技术创新、高性价比、开源策略以及市场需求的共同推动。DeepSeek的成功不仅为中国AI大模型的发展提供了宝贵经验，也为全球AI技术的发展和应用带来了新的思路和方向。随着技术的不断进步和应用的不断拓展，DeepSeek有望在未来继续引领AI技术的创新和发展。

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