DeepSeek，是谁？

DeepSeek，中文名深度求索，是一家成立于 2023 年 7 月 17 日的创新型科技公司，由知名量化资管巨头幻方量化创立 ，法定代表人系裴湉。公司专注于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术，致力于在人工智能领域实现技术突破和创新应用。

在成立后的短时间内，DeepSeek 取得了令人瞩目的成绩。2024 年 1 月 5 日，发布首个包含 670 亿参数的大模型 DeepSeek LLM，该模型从零开始在一个包含 2 万亿 token 的数据集上进行训练，数据集涵盖中英文，展现了公司在大模型研发方面的强大实力。此后，DeepSeek 不断迭代升级，2024 年 5 月，宣布开源第二代 MoE 大模型 DeepSeek-V2，该模型在性能上比肩 GPT-4Turbo，价格却只有 GPT-4 的仅百分之一，凭借高性价比优势收获了 “AI 届拼多多” 的名号 。同年 12 月 26 日，DeepSeek 宣布模型 DeepSeek-V3 首个版本上线并同步开源，进一步丰富了其大模型产品线。进入 2025 年，DeepSeek 的发展势头更加迅猛。1 月 20 日，正式发布 DeepSeek-R1 模型，该模型在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版，在国外大模型排名 Arena 上，DeepSeek-R1 基准测试升至全类别大模型第三，其中在风格控制类模型（StyleCtrl）分类中与 OpenAI o1 并列第一 。一系列的成果展示，让 DeepSeek 在全球 AI 领域崭露头角，成为了行业内不可忽视的力量。

爆火背后的技术实力

（一）独特的核心架构

DeepSeek 的成功，离不开其独特且先进的核心架构，其中混合专家架构（MoE）和 Transformer 架构发挥了关键作用。

混合专家架构（MoE）就像是一个由众多专业人才组成的团队 ，团队中的每个专家都是一个小型神经网络，各自擅长处理特定类型的任务或数据。当有任务输入时，系统会依据任务特性挑选最合适的一个或几个专家来处理。以翻译任务为例，如果文本包含大量医学术语，系统就会选派精通医学词汇的专家，而日常用语部分则由其他擅长的专家负责。这种架构有效提高了效率，还能根据任务需求灵活调配资源。在资源有限的环境，如移动设备或云计算场景中，用户既想享受高质量服务，又希望减少能耗和费用支出，MoE 架构就很好地满足了这一需求。而且，随着数据量和任务类型不断增多，只需增加系统中的专家数量，就能轻松扩展系统功能和处理能力，这使它成为应对复杂人工智能挑战的理想选择。以 DeepSeek-V2 为例，其总参数达 2360 亿，但处理每个 token 时，仅 210 亿参数被激活；DeepSeek -V3 总参数更是高达 6710 亿，但每个输入也只激活 370 亿参数，大大减少了不必要的计算量，让模型处理复杂任务时又快又灵活。

Transformer 架构则是 DeepSeek 的基础，它如同一个超级信息处理器，能处理各种顺序的信息，比如文字、语音等。它的核心是注意力机制，打个比方，我们在看一篇很长的文章时，会自动关注重要的部分，Transformer 的注意力机制也能让模型在处理大量信息时，自动聚焦到关键内容上，理解信息之间的关系，不管这些信息是相隔很近还是很远。基于 Transformer 架构，DeepSeek 能够更好地捕捉文本中的语义和语法信息，为后续的语言处理任务奠定坚实基础 。

在 DeepSeek 的模型体系中，MoE 架构和 Transformer 架构相互协作，Transformer 架构负责对输入数据进行初步的特征提取和语义理解，将处理后的信息传递给 MoE 架构。MoE 架构则根据任务的特点和需求，动态地选择最合适的专家模块对这些信息进行进一步处理，从而实现高效、准确的语言处理。这种协同工作的方式，使得 DeepSeek 在处理各种自然语言处理任务时，能够充分发挥两种架构的优势，既保证了模型的准确性和泛化能力，又提高了模型的计算效率和灵活性。

（二）关键技术亮点

除了独特的核心架构，DeepSeek 还拥有多项关键技术亮点，这些技术进一步提升了模型的性能和效率。

多头潜在注意力（MLA）机制是对传统注意力机制的升级。在处理像科研文献、长篇小说这样的长文本时，它能更精准地给句子、段落分配权重，找到文本的核心意思，不会像以前那样容易注意力分散。比如在机器翻译专业领域的长文档时，它能准确理解每个词在上下文中的意思，然后翻译成准确的目标语言。MLA 通过对键（Key）和值（Value）进行低秩联合压缩，显著减少了推理过程中的键值缓存（KV Cache），在保持模型性能的同时降低了内存占用 。其实现过程包括对键和值矩阵进行低秩分解，得到低维的表示，将位置编码与注意力计算相结合，通过矩阵吸收技术，将位置编码融入到注意力计算中，减少计算量，使用低秩表示和吸收了位置编码的矩阵，进行注意力计算，得到最终的注意力输出。

在 MoE 架构中，不同的专家模块可能会出现有的忙不过来，有的却很空闲的情况，无辅助损失负载均衡策略就是来解决这个问题的。它通过动态调整每个专家的偏置项，而不是通过显式的损失函数来实现负载均衡。在训练过程中，持续监控每个训练步骤中整个批次的专家负载。在每个步骤结束时，如果相应的专家过载，将偏置项减少 γ；如果相应专家负载不足，则将其增加 γ，γ 是一个超参数，称为偏置更新速度。通过这种方式，能让各个专家模块的工作负担更均匀，不会出现有的累坏了，有的却没事干的情况，这样能让整个模型的性能更好，避免了传统方法中因辅助损失导致的性能下降 。

传统模型一般是一个一个地预测 token，而 DeepSeek 的多 Token 预测（MTP）技术，可以一次预测多个 token，就像我们说话时会连续说出几个词来表达一个意思，这样能让模型的推理速度更快，也能让生成的内容更连贯。通过在训练期间预测多个未来 tokens，MTP 可以提高数据效率并可能使模型能够更好地规划其表示以进行更远未来的预测 。

在训练模型时，数据的精度很重要。FP8 混合精度训练就是一种新的训练方法，它能让模型在训练时用更合适的数据精度，以 8 位浮点数进行计算，大幅降低内存和计算需求，如同在高精度与低资源之间找到了完美的平衡点。这种方法在保持模型精度的同时，显著提升了训练效率，使复杂模型的训练更加轻盈迅捷，首次验证了在极大规模模型上进行 FP8 训练的可行性和有效性，让大规模的模型训练变得更容易。

（三）创新的训练方式

DeepSeek 在模型训练方面采用了一系列创新的方式，进一步提升了模型的性能和表现。

DeepSeek 的模型训练分为预训练和后训练两个阶段。预训练阶段是模型对大量数据进行吸收和压缩的过程，目的是使模型能够理解数据中的信息和知识，这个阶段类似于人类的 “快思考”，即模型能够在短时间内吸收大量数据并进行初步的推理。以 R1 zero 模型为例，其基于 DeepSeek V3 基础模型进行预训练。后训练阶段则通过强化学习（RL）的方式，进一步提升模型的推理能力，这个阶段类似于人类的 “慢思考”，即模型通过对问题进行逐步拆解和反思，找到更优的解决方案 。在 R1 模型的后训练中，通过冷启动数据（如思维链数据）进行训练，再通过强化学习的方式进行多步骤的校准和优化。

知识蒸馏是 DeepSeek 采用的一种重要训练方法，简单来说，就是把一个大模型学到的知识，传递给一个小模型，就像老师把知识教给学生一样。比如 DeepSeek-R1 通过知识蒸馏，把长链推理模型的能力教给标准的 LLM，让标准 LLM 的推理能力变得更强 。

DeepSeek 还尝试了纯强化学习的训练方式，以训练 R1-Zero 为例，它采用纯强化学习，让模型在试错中学习。比如在游戏场景里，模型尝试不同的操作，根据游戏给出的奖励或惩罚来知道自己做的对不对，慢慢找到最好的操作方法。虽然这种方式下模型输出有一些问题，像无休止重复、可读性差等，但也为模型训练提供了新方向 。

此外，DeepSeek-R1 引入了多阶段训练和冷启动数据。多阶段训练就是在不同的阶段用不同的训练方法，就像我们学习时，小学、中学、大学的学习方法和重点都不一样。冷启动数据就是在模型开始学习前，给它一些高质量的数据，让它能更好地开始学习，就像我们在做一件事之前，先给一些提示和引导 。通过这些创新的训练方式，DeepSeek 能够充分挖掘数据中的信息，提升模型的性能和泛化能力，使其在各种自然语言处理任务中表现出色。

应用场景大揭秘

凭借强大的技术实力，DeepSeek 在多个领域得到了广泛应用，为各行业的发展注入了新的活力。

（一）政务领域：“AI 数智员工” 提升效率

在政务领域，DeepSeek 化身 “AI 数智员工”，成为政务工作的得力助手。深圳福田区推出的 70 名 “AI 数智员工”，涵盖公文处理、民生服务、应急管理、招商引资等多个场景。它们能将公文格式修正准确率提升至超 95%，审核时间缩短 90%，错误率控制在 5% 以内 ；“执法文书生成助手” 更是能将执法笔录秒级生成执法文书初稿。在民生诉求处理上，分拨准确率从 70% 提升至 95%，民情周报日报初稿也能一键生成。“AI 招商助手” 则使企业分析筛选效率提升 30%，分析时间缩至分钟级。

广州人工智能公共算力中心也接入了 DeepSeek，为政务部门打造 “智能政策解读员”，帮助连锁餐饮集团用 AI 强化门店管控、文旅企业开发 “数字导游” 等。珠三角九市的 12345 政务服务便民热线接入 DeepSeek 后，实现了智能意图理解、智能辅助填单、智能标签推荐、智能知识挖掘等功能，大幅提升了服务效率和质量。以中山 12345 热线为例，DeepSeek 本地化部署后，智能座席助手和智能知识问答得到赋能升级，能够准确识别群众来电意图，实时调取知识库生成规范答复，辅助座席人员快速解答群众疑问，并根据通话内容自动填充工单信息，减少座席人员手工操作，提升工单填写效率和准确性 。

（二）金融行业：助力智能决策与风险防控

在金融行业，DeepSeek 为智能决策与风险防控提供了有力支持。江苏银行部署 DeepSeek-VL2 多模态模型，用于智能合同质检和自动化估值对账，通过对海量金融数据的挖掘与分析，实现了金融语义理解准确率的显著提升，准确率高达 97%，同时大幅提高了业务处理效率。苏商银行应用 DeepSeek 处理非标材料，如表格、影像资料，信贷材料识别准确率达 97%，还通过模型蒸馏技术优化风控和反欺诈流程，欺诈标签准确率提升 35% 。

此外，在信贷领域，DeepSeek 通过分析非结构化数据，如社交媒体、新闻报道等，将企业舆情风险预警准确率提升至 90%，并能自动填充尽调报告关键内容，人工干预需求减少 40%。部分银行还尝试利用 DeepSeek 训练自主决策的 AI 系统，覆盖智能投顾、反欺诈等场景。例如，数禾科技通过部署 DeepSeek 满血版模型，实现普惠信贷风控建议的实时生成，逾期率预测精准度提升 20% 。

（三）医疗场景：辅助诊疗与病历优化

在医疗领域，DeepSeek 也发挥着重要作用。福建医科大学附属第二医院将 DeepSeek 接入住院患者电子病历系统，为医生提供辅助诊疗支持。它能根据医生的治疗方案提出优缺点，补充不足之处，同时及时提醒医生修正病历中可能存在的差错，从而提升病历质量 。对于医生而言，AI 工具的应用大大减轻了医务文书工作中的重复性劳动，提高了工作效率，让医生有更多时间用于临床工作，从而更好地与患者沟通，造福患者。对于患者而言，AI 的辅助判断与医生的经验相结合，能够提供更具说服力的诊断结果，帮助患者更好地了解病情 。

（四）其他领域：全面赋能各行业

除了上述领域，DeepSeek 在制造业、教育、娱乐等领域也展现出了巨大的应用潜力。在制造业，比亚迪宣布整车智能 “璇玑架构” 将接入 Deepseek R1 大模型能力，以快速提升车端和云端的 AI 能力，推动汽车智能化发展。在教育领域，网易有道接入 DeepSeek-R1 模型，优化 “有道小 P” 的个性化答疑功能，结合超长思维链分析能力提升学习效率；中国高科利用 DeepSeek 搭建智能采编系统，标准化题库生产流程，减少人工依赖，提升医学教育内容的更新效率 。在娱乐领域，虽然目前具体应用案例较少，但随着技术的发展，DeepSeek 有望为内容创作、智能交互等方面带来新的突破，比如辅助生成剧本、实现更智能的游戏 NPC 交互等 。

与其他大模型的 “较量”

（一）性能对比

在人工智能的 “江湖” 中，DeepSeek 与其他大模型如 ChatGPT、GPT-4 等展开了激烈的 “较量”。在语言理解能力上，DeepSeek 凭借对中文语义的深度挖掘，表现出了独特的优势。当面对一些充满中文文化特色的表达时，DeepSeek 能够准确理解其含义，而 ChatGPT 等模型可能会出现理解偏差 。在生成能力方面，DeepSeek 生成的文本内容丰富、逻辑连贯，尤其是在创作具有特定风格的文章时，能够很好地把握风格特点，生成高质量的内容。以生成一篇武侠风格的小说片段为例，DeepSeek 能够运用富有武侠特色的词汇和表达方式，营造出紧张刺激的情节和独特的江湖氛围 。

在推理能力上，DeepSeek 也毫不逊色。在解决数学问题时，DeepSeek 不仅能够给出正确答案，还能详细展示推理过程，让用户更好地理解解题思路。例如，在求解复杂的几何问题时，DeepSeek 会一步步分析图形的特征和条件，运用相关的数学定理进行推理，最终得出准确的答案 。在代码生成任务中，DeepSeek 能够根据用户的需求快速生成高质量的代码，并且能够对代码进行优化和调试，提高开发效率 。

（二）成本优势

DeepSeek 在成本方面具有显著的优势。在训练成本上，DeepSeek 采用了创新的训练方法和技术，大幅降低了训练所需的计算资源和时间。据相关数据显示，DeepSeek-R1 模型的训练成本仅为 557.6 万美元，约为 OpenAI GPT-4 训练成本的十分之一 。这使得 DeepSeek 能够在相对较低的成本下进行大规模的模型训练，为更多的研究和应用提供了可能。

在使用成本上，DeepSeek 同样表现出色。其 API 定价只有 OpenAI 的三十分之一，这使得开发者和企业能够以更低的成本使用 DeepSeek 的模型服务，将人工智能技术应用到更多的场景中。对于一些小型企业或初创公司来说，DeepSeek 的低成本优势使得他们能够在不增加过多成本的情况下，享受到先进的人工智能技术带来的便利 。

（三）特色功能

DeepSeek 具有许多独特的功能，使其在众多大模型中脱颖而出。在中文输出方面，DeepSeek 经过大量中文数据的训练，对中文的语法、词汇和表达方式有更深入的理解，能够生成更加符合中文表达习惯的文本。无论是撰写正式的公文、优美的诗歌，还是生动的小说，DeepSeek 都能应对自如 。

DeepSeek 的推理过程可视化功能也是一大亮点。当模型进行推理时，它能够将推理过程以清晰的步骤展示出来，让用户直观地了解模型的思考逻辑。在解决复杂的逻辑问题时，DeepSeek 会将推理过程分解为多个步骤，每个步骤都有详细的解释和说明，帮助用户更好地理解问题的解决思路 。此外，DeepSeek 还支持多模态交互，能够结合文本、图像、语音等多种信息进行处理，为用户提供更加丰富和便捷的交互体验 。

未来展望与挑战

（一）发展前景

DeepSeek 在未来具有广阔的发展前景，有望在多个方面发挥重要作用。在推动各行业数字化转型方面，DeepSeek 的大模型技术能够为企业提供智能化的解决方案，助力企业优化业务流程、提高生产效率、创新产品和服务。在制造业中，DeepSeek 可以实现生产过程的智能化监控和优化，提高生产效率和产品质量；在教育领域，它能够为学生提供个性化的学习方案，满足不同学生的学习需求，提升教育质量 。

在促进人工智能技术发展方面，DeepSeek 的创新成果将为整个行业提供新的思路和方法，推动人工智能技术不断向前发展。其开源的模式也将吸引更多的开发者参与到人工智能的研究和应用中，促进技术的交流与合作，加速技术的创新和突破 。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，DeepSeek 有望成为人工智能领域的领军者，引领行业的发展潮流。

（二）面临挑战

尽管 DeepSeek 前景广阔，但也面临着诸多挑战。在数据隐私与安全方面，随着数据泄露事件的频发，人们对数据隐私和安全的关注度越来越高。DeepSeek 在处理大量用户数据时，如何确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用，是一个亟待解决的问题。如果发生数据安全事件，不仅会损害用户的利益，还会对 DeepSeek 的声誉造成严重影响 。

在技术持续创新方面，人工智能技术发展迅速，新的技术和模型不断涌现。DeepSeek 需要不断投入研发资源，保持技术的领先性。要在多模态融合、强化学习、模型可解释性等方面取得突破，以满足不断变化的市场需求和用户期望。如果技术创新跟不上，就可能被竞争对手超越 。

在市场竞争方面，人工智能市场竞争激烈，众多科技巨头和初创企业都在争夺市场份额。DeepSeek 需要在竞争中脱颖而出，不仅要不断提升产品性能和服务质量，还要制定合理的市场策略，加强品牌建设和市场推广。要应对来自开源和闭源阵营的夹击，以及云厂商的竞争，在市场中占据一席之地 。

结语

DeepSeek 以其独特的技术架构、创新的训练方式和显著的成本优势，在大模型领域迅速崛起，成为了一颗耀眼的新星。它在政务、金融、医疗等多个领域的成功应用，展示了其强大的实力和广泛的应用前景。与其他大模型的对比中，DeepSeek 在性能、成本和特色功能等方面都展现出了独特的竞争力。尽管面临着数据隐私与安全、技术持续创新和市场竞争等挑战，但相信在未来，DeepSeek 将不断突破自我，为人工智能的发展做出更大的贡献，引领我们走向一个更加智能的未来。