强大的推理能力
DeepSeek 在推理任务上表现出色，尤其是数学、逻辑推理和编程任务。其 R1 模型通过强化学习技术，能够像人类一样进行多步骤的推理和思考，甚至在复杂问题上展现出超越其他模型的能力。例如，在 AIME 2024 数学基准测试中，DeepSeek R1 的得分率达到了 79.8%，与 OpenAI 的 o1 模型相当。
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高效的混合专家架构
DeepSeek 采用了混合专家（MoE）架构，这种架构通过动态激活部分专家，大幅减少了计算量，同时保持了高性能。例如，DeepSeek-V3 拥有 6710 亿参数，但每次输入仅激活 370 亿参数，显著降低了计算成本。这种架构不仅提高了模型的效率，还使其能够更好地处理复杂的多任务场景。
创新的训练技术
DeepSeek 在训练过程中采用了多种创新技术，如多头潜在注意力（MLA）机制、多令牌预测（MTP）技术等。MLA 机制通过低秩键值联合压缩，减少了缓存容量和计算复杂度；MTP 技术则允许模型同时预测多个连续位置的 token，提高了训练效率并更好地捕捉 token 间的依赖关系。
开源与低成本
DeepSeek 的开源策略使其在行业内独树一帜。其模型不仅完全开源，还提供了详细的训练代码和数据，方便开发者进行定制和优化。此外，DeepSeek 的训练成本也远低于其他同类模型。例如，DeepSeek-V3 的训练成本仅为 557.6 万美元，而 OpenAI 的类似模型训练成本则高达数亿美元。
广泛的应用场景
DeepSeek 的应用场景非常广泛，涵盖了智能对话、文本生成、代码辅助、数学推理、文件解析等多个领域。无论是学生、研究人员还是企业用户，都能从 DeepSeek 中受益。例如，DeepSeek-Coder 能够帮助开发者快速生成代码、修复漏洞，DeepSeek-Math 则可以为学生提供详细的数学解题指导。
灵活的部署选项
DeepSeek 提供了多种部署选项，以满足不同用户的需求。从轻量化的移动设备到高性能的服务器，用户可以根据自己的硬件资源选择合适的模型版本。此外，DeepSeek 还支持私有化部署和定制微调，企业用户可以根据自己的业务需求进行优化和集成。