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1. DeepSeek-MoE: 专家混合模型的专业化突破

• 论文链接：arXiv:2404.14388
• 概括：
  提出了DeepSeek-MoE模型，通过细粒度专家分割（细分为64个子专家）和共享专家隔离机制，显著提升了MoE（Mixture of Experts）模型的参数效率和性能。模型在同等计算资源下，性能接近DeepSeek 7B，但训练成本降低至1/6。

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2. DeepSeek-R1: 长上下文窗口的稀疏注意力优化

• 论文链接：arXiv:2405.04431
• 概括：
  提出了一种针对长文本处理的稀疏注意力机制，通过动态调整稀疏模式，使模型在处理超过400万token的上下文时保持高效。实验表明，DeepSeek-R1在长文本任务（如代码补全、数学推理）上表现优异。

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3. DeepSeek-V2: 高效多模态模型架构

• 论文链接：官方技术报告
• 概括：
  介绍了DeepSeek-V2的多模态架构，结合MoE和动态路由技术，在图像理解、视频分析等任务中实现高效推理。模型支持多模态输入，并在多项基准测试中达到SOTA水平。

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4. DeepSeek-LLM: 开源大语言模型系列

• 论文链接：arXiv:2402.02964
• 概括：
  开源了DeepSeek 7B/67B系列模型，覆盖数学推理、代码生成等能力。通过强化数据质量和训练策略优化，模型在多个中英文评测基准上超越同规模开源模型。

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其他资源

• 官方渠道：
  • 论文更新：DeepSeek Research
  • GitHub仓库：DeepSeek AI（含技术报告和模型代码）
• 学术平台：
  建议通过arXiv或Google Scholar搜索“DeepSeek”或具体模型名称，获取最新论文。

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