DeepSeek

名称

DeepSeek（全称：DeepSeek大语言模型）

所属公司

由 北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司 开发。

模型概述

DeepSeek 是基于 Transformer 架构 的混合专家（MoE）大语言模型（LLM），定位为通用人工智能（AGI）的基础设施。其核心能力覆盖 自然语言理解与生成、代码创作、数学推理、多模态处理（文本/图像/语音） 及 复杂任务自动化，适用于企业级服务、科研、教育及工业场景。通过创新的算法架构与训练优化，DeepSeek 在性能与成本之间实现平衡，提供高性价比的 AI 解决方案。

发展历程

1. 2024年1月：发布 DeepSeek LLM，首款开源大语言模型，奠定技术基础。
2. 2024年4月：DeepSeek 大语言模型算法正式上线并完成备案。
3. 2024年5月：推出 DeepSeek-V2，采用 MoE 架构，支持 236B 参数，性能超越主流开源模型。
4. 2024年6月：发布 DeepSeek-Coder-V2，专注于代码生成与调试，支持多语言编程。
5. 2024年12月：
   • 发布 DeepSeek-VL2，实现高级多模态理解（图文/视频分析）。
   • 正式推出 DeepSeek-V3，参数量达 6710B，推理效率提升 30%，成本降低至 GPT-4 的 1/20。
6. 2025年4月：推出 DeepSeek-Prover-V2-671B，专精数学证明与逻辑推理。
7. 2025年5月：新一代旗舰模型 DeepSeek-R2 即将发布，参数规模达 1.2 万亿，成本较 GPT-4 降低 97%。

技术特点

• 混合专家架构（MoE）：
  • 通过动态路由机制激活专家子网络，兼顾性能与计算效率。
  • DeepSeek-V3 每 token 激活 370B 参数，推理吞吐量提升 11.6 倍。
• 多头潜在注意力（MLA）：
  • 低秩压缩 Key-Value 缓存，减少内存占用，保持与传统注意力机制相当的性能。
• 多令牌预测（MTP）：
  • 支持并行生成多个 token，结合推测解码技术，显著提升生成速度。
• 高效训练与低成本：
  • 采用 FP8 低精度训练、DualPipe 管道并行算法，DeepSeek-V3 训练成本仅为 GPT-4 的 1/20。
• 多模态扩展：
  • 集成视觉语言模型（DeepSeek-VL2）与检索增强生成（RAG），支持图文理解与跨模态生成。
• 超长上下文窗口：
  • 支持 128K token 上下文（官网/API 支持 32K），可解析 50 页 PDF 或完整代码库。

主要功能

• 自然语言处理：
  • 多轮对话、情感分析、多语言翻译（支持 72 种语言）。
  • 内容生成（文章、邮件、脚本、代码等）。
• 代码生成与调试：
  • 支持 Python、Java、C++ 等 30+ 编程语言，代码生成准确率高达 95%。
• 数学与逻辑推理：
  • 解决复杂数学问题（如 IMO 级别证明），在 GSM8K 测试中超越 GPT-4。
• 多模态处理：
  • 图像描述生成、视频内容分析、语音识别与合成。
• 企业级服务：
  • 自动化客服、智能文档分析、风险预测与报告生成。
• 教育辅助：
  • 个性化学习路径规划、自动批改作业、生成教学材料。

适用场景

1. 企业服务：
   • 智能客服系统（如比亚迪车辆故障诊断）、自动化文档处理（合同审核、报告生成）。
2. 金融科技：
   • 风险评估模型、市场动态监控、自动化投资策略生成。
3. 医疗健康：
   • 医学影像分析、病历摘要生成、辅助诊断建议。
4. 教育领域：
   • 自适应学习平台（如 Khanmigo 教育助手）、AI 题库生成与知识点定位。
5. 研发与工程：
   • 代码优化工具（如 DeepSeek-Coder）、科学论文公式推导与验证。
6. 制造业：
   • 工业流程优化、供应链预测、设备故障预警。