概念定义
DeepSeek是中国深度求索公司开发的开源大语言模型系列，通过创新的混合专家架构和强化学习推理技术，以极低成本实现了与顶级闭源模型相当的性能。详细解释
DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，成立于2023年7月，隶属于高毅资产旗下。该公司专注于开源AI模型研发，致力于降低AI技术门槛。 DeepSeek V3（2024年12月）采用671B参数的混合专家架构，每个token仅激活37B参数，训练成本仅600万美元，是GPT-4的1/16，处理速度达60 token/秒，比V2快3倍。在MMLU等教育基准测试中超越所有开源模型，达到88.5分。 DeepSeek R1（2025年1月）是突破性的推理模型，通过纯强化学习训练，无需监督微调即可实现自我验证、反思和长链推理。R1-0528版本（2025年5月）在AIME 2025测试中准确率从70%提升至87.5%，接近OpenAI o3和Gemini 2.5 Pro水平。工作原理
DeepSeek V3 MoE架构
参数规模- 🔥 总参数：671B（千亿级）
- ⚡ 激活参数：37B（每token仅激活5.5%）
- 🚀 性能提升：60 token/s（比V2快3倍）
- 💰 训练成本：$600万（GPT-4的1/16）
DeepSeek R1推理机制
强化学习推理流程- 问题分析 - 理解复杂推理问题
- 自我验证 - 检查推理逻辑正确性
- 反思机制 - 发现并纠正错误
- 长链推理 - 多步骤深度思考
- 结果输出 - 高质量推理结果
- 🏆 AIME 2025：87.5%准确率（从70%提升）
- 🎯 接近OpenAI o3和Gemini 2.5 Pro水平
- 🔬 纯强化学习训练，无需监督微调
发展时间线
| 时间 | 版本 | 重要特性 |
|---|---|---|
| 2023.7 | 公司成立 | 高毅资产旗下AI研究 |
| 2024.5 | DeepSeek V2 | 基础架构建立 |
| 2024.12 | DeepSeek V3 | 671B参数MoE架构 |
| 2025.1 | DeepSeek R1 | 推理模型突破 |
| 2025.5 | R1-0528 | 87.5%AIME准确率 |
开源模型家族
基础模型系列- DeepSeek V3 (671B) - 旗舰版本
- V3-0324 - 改进版本
- DeepSeek R1 - 原始推理模型
- R1-Zero - 零样本推理版本
- R1-0528 - 最新优化版本
- 轻量级：1.5B、7B、8B
- 中等规模：14B、32B
- 大规模：70B
成本优势
推理成本- 📥 输入：$0.27/百万token
- 📤 输出：$1.10/百万token
- 💡 比Claude Sonnet便宜53倍，性能相当
- ⚡ 仅用GPT-4十分之一的计算资源
- 🎯 成本效益比全球领先
实际应用
- 数学推理：在AIME、数学竞赛等高难度题目中表现卓越
- 代码生成：支持多种编程语言，具备优秀的编程能力
- 科学研究：处理复杂的科学计算和逻辑推理任务
- 教育评估：在MMLU、MMLU-Pro等学术基准测试中领先
- 成本敏感应用：为资源有限的机构提供高性能AI服务
- 开源社区：推动全球AI技术普及和创新
相关概念
- GPT系列 - 国际竞争对手
- LLaMA系列 - 开源模型参考
- Mixtral系列 - MoE架构对比
- 推理时间计算 - R1推理技术
- 思维链（Chain-of-Thought） - 推理方法
延伸阅读
- DeepSeek官网 - 模型下载和文档
- DeepSeek V3技术报告 - 详细技术文档
- DeepSeek R1论文 - 推理能力研究
- GitHub仓库 - 开源代码和模型