DeepSeek

幻方量化推出的AI智能助手和开源大模型

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DeepSeek是什么

DeepSeek是幻方量化旗下的人工智能公司深度求索自主研发的开源大模型和AI智能助手，专注于通用人工智能（AGI）底层模型与技术的研发，探索AGI的实现路径。DeepSeek推出了多个开源大语言模型，如DeepSeek-V3和DeepSeek-R1，分别对标GPT-4o和OpenAI的o1模型。模型在推理、数学和编程能力方面表现出色，训练成本远低于行业平均水平。应用广泛，涵盖智能对话、文本生成、语义理解、代码生成等多个领域，支持联网搜索、深度思考等功能。

DeepSeek的主要功能

  • 智能问答与对话：DeepSeek 能快速回答各类问题，涵盖科学知识、历史文化、生活常识和技术问题等，支持多轮对话交互，理解上下文并给出连贯的回答。
  • 文本创作：可以生成文章、故事、诗歌、报告、邮件等多种类型的文本内容。
  • 语言翻译：支持多种语言之间的互译。
  • 数据处理：能处理和清洗数据，进行统计分析。
  • 可视化图表生成：将数据转化为柱状图、折线图、饼图等直观的可视化图表。
  • 代码生成：根据自然语言描述生成代码，支持多种编程语言。
  • 代码调试与优化：帮助开发者快速定位和解决问题。
  • 数学计算与推理：DeepSeek 在数学计算和逻辑推理方面表现出色，能处理复杂的数学问题。
  • 联网搜索与实时信息获取：通过联网搜索功能，DeepSeek 可以实时抓取互联网上的最新信息，帮助用户获取最新的数据和动态。
  • 深度思考与复杂问题解决：深度思考模式（R1）能处理复杂的逻辑推理和多步分析问题。
  • 智能客服与自动化服务：DeepSeek 可以集成到各种系统中，提供智能客服支持，提高服务效率。
  • 大模型开发与管理：DeepSeek 提供大模型开发平台，支持模型训练、管理、数据集管控等功能。

DeepSeek的开源模型

  • 通用大语言模型

    • DeepSeek-V3：采用混合专家（MoE）架构，总参数规模为671B，激活参数37B。模型在数学、代码等任务上表现优异，支持128K长上下文，生成速度达60 TPS。
    • DeepSeek-V3.2：DeepSeek开源的V3.2正式版本，模型基于DeepSeek-V3.1-Terminus持续训练而成，仅在架构上引入了DSA，实现了细粒度稀疏注意力机制，借助闪电索引器（lightning indexer）高效选择关键信息，在长文本训练和推理时大幅提高效率。

  • 推理优化模型

    • DeepSeek-R1：基于DeepSeek-V3-Base训练，通过强化学习优化推理能力，在数学、编程和自然语言推理任务中表现突出。
    • DeepSeek-R1-Zero：未使用监督微调的强化学习模型，推理能力强大，但在可读性等方面存在挑战。
    • DeepSeek-R1-Distill：基于DeepSeek-R1生成的推理数据对小型模型进行蒸馏优化，涵盖1.5B、7B、8B、14B、32B和70B等不同规模。
    • DeepSeek-R1-0528 ：是 DeepSeek 推出的最新版AI模型。模型基于 DeepSeek-V3-0324 训练，参数量达 660B。核心亮点包括深度推理能力、优化的文本生成、独特的推理风格及长达 30-60 分钟的单任务处理能力。

  • 多模态模型

    • DeepSeek-VL2：视觉与语言理解多模态模型，包含Tiny、Small和标准版，分别具有1.0B、2.8B和4.5B激活参数。
    • Janus：多模态模型系列，专注于视觉与语言的结合。

  • 垂直领域模型

    • DeepSeek-Prover-V2：专为数学定理证明设计，基于Lean 4编程语言实现形式化推理验证。

DeepSeek的技术优势

  • 混合专家（MoE）架构：DeepSeek-V3 采用 MoE 架构，总参数规模达到 671B，在实际运行中每个 token 仅激活 37B 参数。架构通过多头隐式注意力（MLA）技术，将 Key-Value 缓存压缩至传统 Transformer 的 1/4，推理延迟大幅降低。
  • 多令牌预测机制：DeepSeek-V3 采用多令牌预测（MTP）技术，一次性预测多个 token，提升了训练效率和推理速度。
  • 强化学习优化：DeepSeek-R1 通过强化学习飞轮进行训练，构建了包含 1.4 万个虚拟场景的决策沙盒，增加了思维连贯性和可解释性指标，使模型在学习效率和决策质量上表现出色。
  • 万亿 token 训练体系：DeepSeek-V3 构建了涵盖代码、数学证明、多语言文献等丰富内容的 14.8 万亿 token 语料库，采用动态质量过滤机制，确保数据的高质量。
  • 渐进式训练：从 4K 上下文逐步扩展至 128K，内存占用仅增加 18%，能适应更复杂的任务。
  • 模型蒸馏技术：DeepSeek 可将百亿参数模型压缩至 10 亿级而不显著损失性能，能在边缘设备（如低配手机、工业传感器）上运行复杂 AI 任务。
  • 多语言支持：DeepSeek-V3 支持多达 83 种语言，在 XTREME-UR 评测中平均得分 89.4，适用于跨国交流和多语言文档处理。
  • 推理响应快：DeepSeek 的推理响应速度快，推理解码阶段延迟低至 163 微秒，比人类眨眼还快 5 倍。
  • 算力成本降低：通过优化资源利用率，DeepSeek 让开发者可以用更少的 GPU 训练更大的模型，算力成本降低 60%。
  • 端侧部署优势：DeepSeek 的轻量化版本能够适配从低端到高端芯片的多种硬件，推动端侧 AI 生态建设。
  • 多模态融合：DeepSeek 可以融合卫星遥感、无人机巡检、车载传感器等多源数据，构建复杂的“数字孪生”模型。
  • 低资源场景适应性：通过迁移学习和小样本学习能力，DeepSeek 能在病害样本少的场景下实现精准识别。
  • 开源特性：DeepSeek 的开源特性和低成本高性能优势，降低了企业进入 AI 领域的门槛，推动了 AI 技术的普及。
  • 通信优化：DeepSeek 开源的通信库 DeepEP 可大幅提升数据传输效率，训练提速 40%，跨服务器传输延迟显著降低。