我们致力于大模型的开源与前沿探索，提供高效、可靠的 AI 推理与训练能力。 从 MoE 架构到长上下文，DeepSeek 让每个开发者都能触及未至之境。
DeepSeek 坚持开源开放，从底层架构到训练策略，我们与全球开发者共同推进 AI 边界。 以下功能模块展示了深度求索在模型开源与技术创新上的核心方向。
采用大规模稀疏激活的 MoE 架构，在保持高性能的同时显著降低推理成本。 每个 token 仅激活部分专家，实现效率与效果的双重突破。
支持高达 128K 的上下文窗口，轻松处理长文档、代码库与复杂推理任务。 结合位置插值技术，保持长文本下的稳定表现。
自研推理优化框架，支持 FP8 量化与动态批处理，在消费级 GPU 上也能流畅运行。 开源推理代码，一键部署，即刻体验。
模型权重、训练代码、推理框架全面开源，采用 MIT 协议，允许商业使用。 我们相信开源是推动 AI 民主化的关键。
在中文、英文及 20+ 编程语言上表现优异，特别在代码生成与数学推理任务中 达到开源模型领先水平。
从 DeepSeek-V2 到 V3，我们不断挑战模型规模与效率的边界。 未来将持续发布更多开源模型，与社区共同成长。
DeepSeek 在注意力机制、专家路由与并行训练上持续突破，以更少的计算资源实现更强的模型能力。
DeepSeek 采用创新的 MoE 架构，结合多头潜在注意力（MLA）技术，在推理时仅激活部分专家， 大幅降低计算开销。同时，我们优化了专家路由策略，使模型在保持高性能的同时，拥有更低的推理延迟。
将键值缓存压缩为潜在向量，显著降低显存占用，同时保持长上下文建模能力。
细粒度专家分割与共享专家隔离，实现更精准的专家激活，提升模型容量与效率。
在训练中引入 FP8 精度，大幅降低显存与带宽需求，同时保持模型收敛稳定性。
DeepSeek 坚持开源开放，提供完整的模型权重、训练代码与推理工具链，让每位开发者都能轻松上手。
完整模型权重，支持 Hugging Face 一键下载，MIT 协议允许商用。
自研推理引擎代码全部开源，支持 vLLM、SGLang 等主流框架。
详细的技术论文与训练细节，推动大模型领域知识共享。
活跃的开发者社区，定期更新模型与工具，共同探索未至之境。
从智能编码到学术研究，从企业服务到个人创作，DeepSeek 开源模型正在各个领域释放 AI 潜力。
支持 20+ 编程语言，提供代码补全、Bug 修复与架构建议，显著提升开发效率。
强大的数学推理与逻辑分析能力，辅助处理复杂数据、生成洞察报告。
高质量的中英文生成与翻译，支持长文档处理，助力内容创作者高效产出。
开源模型与训练代码，为研究者提供可复现的基线，加速 AI 科研进程。
可私有化部署，支持多轮对话与知识库接入，构建安全可控的智能客服系统。
个性化辅导、题目解析与知识问答，让 AI 成为每个学习者的专属助教。
DeepSeek 在推理速度、显存占用与模型效果上全面优化，让高性能 AI 触手可及。
通过 MoE 稀疏激活、MLA 注意力压缩与 FP8 混合精度训练，DeepSeek 在保持顶尖效果的同时， 大幅降低计算资源需求。无论是云端部署还是本地运行，都能获得流畅体验。
从 V2 到 V3，DeepSeek 不断突破模型规模与效率边界，满足不同场景的 AI 需求。
| 模型版本 | 总参数 | 激活参数 | 上下文长度 | 开源协议 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V2 | 236B | 21B | 128K | MIT |
| DeepSeek-V2.5 | 236B | 21B | 128K | MIT |
| DeepSeek-V3 | 671B | 37B | 128K | MIT |
| DeepSeek-R1 | 671B | 37B | 128K | MIT |
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