DeepSeek 是由杭州深度求索公司研发的人工智能。其旗舰模型 DeepSeek-V3 性能卓越，在自然语言处理、代码生成、数学推理等多项评测中超越诸多顶级模型，中文和长文本处理能力尤为突出。它采用混合专家架构等创新技术，训练成本低且稳定。API 定价亲民，支持开源，适用于智能问答、文本生成、代码编写等多种场景，为用户提供高效智能的解决方案。
混合专家架构：DeepSeek-V3 采用混合专家架构，在 6710 亿参数中，每次仅激活 370 亿个参数，如同在庞大的专家团队中调动最相关的专家解决问题，有效降低了计算资源的消耗。
多头潜在注意力机制优化：通过对多头潜在注意力机制的优化，使模型能够更高效地处理和理解信息，就像给 AI 装上了更节能的 “大脑”，提升了模型的性能和效率。
fp8 混合精度技术创新：精简数据计算精度，在保证性能的同时大幅降低了内存占用，使得模型在处理大规模数据时更加高效。
DeepSeek-V3：于 2024 年 12 月 26 日发布，是混合专家模型，拥有 6710 亿参数，在多语言处理、算法代码和数学等方面能力出色。在多语言编程测试排行榜中超越 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 大模型，仅次于 OpenAI o1 大模型。其 API 定价亲民，每百万输入令牌的价格仅为 0.14-0.28 美元。
DeepSeek-V2：2024 年 5 月发布的第二代开源 Mixture-of-Experts 模型，在写作任务、指令遵循等方面有显著改进。其 Coder 版本在代码、数学能力上表现突出，在评测榜单中位居全球第二，介于最强闭源模型 GPT-4o 和 GPT-4-Turbo 之间。
自然语言处理：可用于智能问答、文本生成、多语言自动翻译等，能高效完成日常对话、客户支持查询、信息检索等工作，在中文语境下对语言细微差别的把握和表达的流畅度表现突出。
代码编写：在代码补全和生成任务中准确度高，不仅能精准理解开发者意图，还能提供符合最佳实践的代码建议，适用于多种编程语言，可用于快速原型开发、教育和学习、自动化测试等场景。
其他领域：在数学逻辑推理方面表现出色，从基础数学运算到复杂的逻辑推导都能展现清晰的思维链条和准确的问题解决能力，在金融计算和数据分析等领域有优势；此外，还可应用于图像生成和 AI 绘画等领域；在医疗领域可解析患者记录，为医生提供诊断支持或生成详细病历报告，在法律领域可阅读和总结长篇法律文档，为律师提供关键点总结和案例推荐。
2023 年，由幻方量化创始人梁文峰创立。
2024 年 5 月，发布 DeepSeek-V。
2024 年 12 月 26 日，推出 DeepSeek-V3 首个版本并同步开源。
混合专家架构：如 DeepSeek-V3 采用混合专家架构，在 6710 亿参数中，每次仅激活 370 亿个参数，可降低计算资源消耗，提高计算效率。
多头潜在注意力机制优化：能减少推理过程中键值缓存的瓶颈，增强模型处理长上下文的能力，使其能更好地理解和生成较长的文本内容。
fp8 混合精度技术创新：精简数据计算精度，在保证性能的同时大幅降低内存占用，让模型可以更高效地利用硬件资源，加快训练和推理速度。
多语言处理能力强：在多语言编程测试排行榜中表现出色，超越 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet 大模型，仅次于 OpenAI o1 大模型，尤其在中文语境下对语言细微差别的把握和表达的流畅度较为突出，可准确地进行多语言的文本生成、翻译等。
代码编写能力突出：在代码补全和生成任务中准确度高，不仅能精准理解开发者意图，还能提供符合最佳实践的代码建议，适用于多种编程语言，可帮助开发者快速编写高质量的代码。
数学逻辑推理出色：从基础数学运算到复杂的逻辑推导都能展现清晰的思维链条和准确的问题解决能力，在金融计算和数据分析等需要数学逻辑推理的领域有优势。
训练成本低：DeepSeek-V3 的全部训练成本总计为 557.6 万美元，远低于通常用于预训练大语言模型的上亿美元成本，如 Llama-3.1 的预训练成本估计超过 5 亿美元，降低了大模型研发的门槛和成本。
推理成本低：其 API 定价亲民，每百万输入令牌的价格仅为 0.14-0.28 美元，高性价比使其在实际应用中更具竞争力，能为企业和开发者节省大量的使用成本。
开源策略：模型完全开源，如 DeepSeek-V3 已在 HuggingFace 上开源，方便全球的开发者使用和研究，促进了技术的共享和行业的进步，开发者可以根据自身需求对模型进行定制和优化。
应用场景广泛：可应用于聊天和编码场景、多语言自动翻译、图像生成和 AI 绘画、医疗领域的病历分析和报告生成、法律领域的文档总结和案例推荐等多种领域，具有很强的通用性和适应性。
