DeepSeek核心技术图解揭秘

于 2025-06-10 14:30:52 发布
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原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNjE4NDcyMA==&mid=2247495444&idx=1&sn=76d678f3b8382116d3ebad0a183196b6&chksm=e947c1d7db51198622493a2046022d9854ccb9ab431b083e52ae82a9f69832e8f581b3a47bc9&scene=126&sessionid=0

本文从多视角剖析DeepSeek不同版本技术亮点以及发展历程，并且充分涵盖核心模块的原理篇、架构图以及性能指标等内容。同时，生动地展示核心模块的内在逻辑与性能优势。探索DeepSeek V1~R1 卓越之处，为技术爱好者、专业人士和从业者提供使用指引，力求启发更多关于人工智能创新发展的思考与探索。

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（本文来自腾讯工程师 tommielei，版权归原作者所有）

转自公众号：数据思考笔记

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探索DeepSeek：从核心技术到应用场景的全面解读
master_hunter的博客
02-19 1059
想象你有一位无所不知的数学教授（教师模型），他能在黑板上推导出最复杂的定理，但他的知识全部存储在一个装满草稿纸的房间里。现在，我们需要把这些知识浓缩成一本便携的《考点精讲》（学生模型），让普通学生也能快速掌握核心方法。这就是知识蒸馏的意义——让笨重的大模型“轻装上阵”，同时保留核心能力。大模型蒸馏的核心思想是通过让较小的学生模型模仿较大的教师模型的行为，从而在保留模型性能的前提下，降低计算资源的消耗。
DeepSeek掘金——Deepseek + Lakehouse 架构 赋能企业数字化转型
02-21 3575
说到大语言模型，不得不提OpenAI。作为行业的开创者，OpenAI用ChatGPT展示了大语言模型的惊人潜力。但有趣的是，在技术发展道路上，OpenAI选择了一条相对封闭的路线。Deepseek选择了一个与众不同的姿态——开放共享。当笔者深入研读Deepseek的技术文档时，不禁为其披露技术细节的诚意所打动。相比之下，回想前几年研究OpenAI发布的论文时，核心技术细节往往语焉不详。
深度剖析DeepSeek大模型：技术架构详览、应用场景探索
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北桥源木
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DeepSeek，以架构创新与场景深耕为双轮驱动，正引领大模型落地的新范式——从“规模为王”迈向“效率与精准并重”的新时代。DeepSeek，一款源自中国深度求索（DeepSeek Inc.）团队的大规模预训练语言模型，以其高效推理、多模态融合及对垂直领域的深度优化而著称。该模型旨在通过技术创新，打破“规模决定一切”的传统桎梏，追求“轻量级参数，卓越性能”的完美平衡，同时摆脱对大算力的过度依赖，为复杂任务提供一站式解决方案。
【三大突破正改写AI规则】国产之光DeepSeek架构理解与应用分析
yuange1666的博客
01-31 2万+
在 AI 大模型扎堆内卷的当下，DeepSeek 架构突然凭借 “高效能、低成本、易部署” 的标签杀出重围，成为开发者和企业眼中的 “香饽饽”。它到底用了什么独特的技术思路？能在代码生成、逻辑推理等任务中跑出惊人速度，还能适配普通服务器？这篇文章不聊空话，直接拆解 DeepSeek 架构的核心设计 —— 从模型结构优化到算力分配逻辑，再到实际落地的典型案例，让你快速搞懂它为何被称为 “更懂实用主义的 AI 架构”，以及它能给我们的工作和生活带来哪些具体改变。
自然语言驱动原型设计革命：DeepSeek+墨刀全流程实战解析
最新发布
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
06-07 1285
摘要：本文深度解析DeepSeek与墨刀（Modao）的集成方案，揭示自然语言生成原型图的技术原理与工程化路径。通过自然语言理解（NLU）、设计规则映射及工具链集成，实现从需求描述到可编辑原型的自动化生成。实测显示，基础原型生成效率提升10倍，电商、健身等场景的原型初稿5秒内输出，覆盖70%框架设计工作。文中提供完整的API调用代码、墨刀组件生成逻辑及多场景案例，结合能力边界分析与未来趋势预测，为产品经理提供从理论到实操的全流程指南。
深度解析DeepSeek：从技术架构到实战应用
2302_76552486的博客
02-13 611
而其最新发布的DeepSeek-R1更是在苹果应用商店美区免费榜冲至第六名。，成为全球开发者关注的焦点。据权威数据显示，DeepSeek-V3在。在2025年人工智能领域竞争白热化的今天，DeepSeek以其。任务中的表现已超越Llama-3.1等主流模型。，在复杂问题解决能力上实现质的飞跃。让模型在对话初期就能准确捕捉用户意图。最新版本DeepSeek-R1通过。（仅为GPT-4o的1/20）和。DeepSeek可自动生成包含。
【架构解析】深入浅析DeepSeek-V3的技术架构
2401_85390073的博客
12-30 2万+
模型层数：61 层隐藏层维度：7168前馈网络维度：18432注意力头数：128词汇表大小：129280最大位置嵌入：163840该模型通过精细的架构设计，实现了在计算效率和性能上的平衡。高性能表现：在编程、数学等任务上取得领先成绩，展现出卓越的智商水平。低成本高效能：以较低的训练成本，实现了与大型闭源模型相当的性能。技术创新：在 FP8 混合精度训练、MLA、无辅助损失负载均衡等方面取得突破。支持超长上下文：通过 YaRN 方法，模型能够处理超长文本，拓展了应用场景。开源共享。
深度揭秘DeepSeek：核心技术架构剖析与未来展望（1/18）
小相探索IT世界
02-12 2039
DeepSeek 是一家专注于开发先进大语言模型（LLM）和相关技术的研究公司，由知名量化资管巨头幻方量化于 2023 年 7 月 17 日创立。自成立以来，DeepSeek 凭借其在大语言模型领域的创新与突破，迅速在 AI 领域崭露头角。2024 年 1 月 5 日，DeepSeek 发布首个包含 670 亿参数的大模型 DeepSeek LLM，该模型从零开始在一个包含 2 万亿 token 的数据集上进行训练，数据集涵盖中英文。
我与DeepSeek读《大型网站技术架构》（2）
gdr12的专栏
02-25 1065
大型网站架构的本质是通过分层、分割、分布式等模式，将复杂性分解为可管理的模块，并结合缓存、异步、冗余等策略平衡性能、可用性与成本。架构设计需遵循以下原则：
【AI模型】深度解析：DeepSeek的联网搜索的实现原理与认知误区
Arbboter的专栏
03-19 5562
在实时信息处理成为大模型核心竞争力的今天，DeepSeek的联网搜索功能通过独特的"动态知识增强"架构，实现了对互联网实时信息的精准掌控。这个过程就像我们写论文，先在网上查资料，然后把有用的素材整合起来，再发挥自己的思考能力，写出一篇有深度的文章。大模型们也是这样，靠着这个“小助手”，它们能获取到最新的信息，给用户更全面、更准确的答案。总之，大模型们的“联网魔法”其实是个团队合作的成果。随着多模态大模型的发展，未来的联网搜索将实现更智能的跨媒体理解能力，使AI真正成为连接人类与实时数字世界的桥梁。
深度解读DeepSeek架构:原理与效应 2025
2401_85343303的博客
03-05 1534
欢迎关注生成式AI:2014——2024生成式AI: 使用生成式模型生成各类数据(语言、语音、图片、视频等)Attention: 数据依存关系建模Transformer: 数据生成的统一架构Scaling Laws: 数据学习、生成的扩展法则RLHF: 生成与人类价值对齐的数据o1/R1: 生成式求解问题——生成问题求解的过程和答案(推理)自然语言处理与语言模型自然语言处理: 人类语言的智能化，简 处理与分析，使计算机具备听、说、 读、写、译等人所具备的语言能力。
DeepSeek大模型原创核心技术解读
Python_cocola的博客
03-27 1122
自GPT采用Transformer架构取得成功以来，经典Transformer架构一直是很多大模型的标配。但这不意味着Transformer是完美无缺的。即MLA。MLA用于高效推理，源自DeepSeek V2的原创，其显著降低了推理显存的消耗。MLA主要通过改造注意力算子压缩KV 缓存大小，将每个查询KV量减少93.3%，实现了在同样容量下存储更多KV缓存，极大提升了推理效率。
程序员必看！DeepSeek超全使用指南：从代码生成到开源生态深度解析
weixin_50019283的博客
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最近，中国AI大模型DeepSeek再次引发全球关注——开源周公布的理论成本利润率高达545%，其推理模型R1的代码生成和逻辑分析能力更是让程序员直呼“开发效率翻倍”。作为一名前端工程师，我在实际工作中用DeepSeek完成过原型设计、接口调试甚至算法优化，今天结合最新技术动态，分享程序员最需要的实战技巧和资源。在这个AI重构开发流程的时代，DeepSeek正在成为程序员的新“瑞士军刀”。后端开发者部署R1推理模型时，原本需要8块H800 GPU的中型项目，现在用消费级显卡也能运行。
论deepseek软件底层原理
欢乐打代码！
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如处理医学文本时，将任务分配给擅长医学知识处理的专家，避免通用模块处理的低效性，极大提升计算效率与任务处理的针对性。教师模型复杂且强大，学生模型结构简单。协作处理：多模块协作时，建立数据流通与交互机制，各模块按顺序或并行处理数据，不断传递与更新中间结果，共同完成复杂任务。（一）输入处理与任务判断 输入预处理：接收输入数据，如用户文本提问，首先进行清洗，去除噪声数据、特殊字符等。任务分类：通过MoE架构“路由器”，依据输入数据特征，判断任务所属领域与类型，如文本分类、情感分析等，为后续处理模块选择提供依据。
【深度解析】图解Deepseek-V3模型架构-混合专家模型（MoE）
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混合专家（Mixture of Experts，简称 MoE）模型，是一种利用多个不同的子模型（或“专家”）来提升大语言模型（LLM）质量的技术。模型中的每个专家都是一个独立的神经网络，专门处理输入数据的特定子集或特定任务。例如，在自然语言处理任务中，一个专家可能专注于处理与语言语法相关的内容，而另一个专家可能专注于语义理解。门控网络的作用是决定每个输入样本应该由哪个专家或哪些专家来处理。它根据输入样本的特征计算出每个专家的权重或重要性，然后根据这些权重将输入样本分配给相应的专家。
【一文读懂】DeepSeek的发展历史
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02-05 9871
这篇文章介绍了deepseek公司的发展历史和核心技术
DeepSeek之高并发架构设计
分享不一样的技术，与你一起共同成长!
02-17 2171
市面上看到的这些大模型，无外乎就是使用了Python的很多机器学习框架做出来的东西。所以结合到我们的Web开发，只要理解怎么部署模型、调用模型、提高模型并发、高流量就行，本质上也那么复杂。重点的复杂和有核心技术难度的是模型怎么训练的、复杂的算法、算法优化等等才是大模型的核心，Web只是大模型向外暴露的intput、output方式罢了，本质和console控制台没多大区别。并且大模型最大的一个特点就是，整个问答其实是无状态的，这一点很重要。
国产之光DeepSeek架构理解与应用分析
03-02 1601
在机械电子工程产业中，人工智能的加持可用于故障诊断、生产流程优化、产品设计辅助等方面，比如通过分析设备数据预测故障，或优化生产线调度提高效率，提高生成效率、降低人员作业的安全风险。对于人工智能大模型当下的发展阶段，如何落地，并在横向领域发挥出作用成为越来越被关注的话题，笔者的朋友提出了几个问题：DeepSeek的用处除了在信息库里提取提问者需要的有效信息外还有别的功能吗？GE利用AI分析发动机传感器数据（如转速、温度、振动），预测轴承磨损周期，将非计划停机减少30%，维修成本降低25%。
深度解读DeepSeek：发展历程
造梦先森Kai的专栏
02-22 588
DeepSeek V2、V3 和 R1 模型架构优化要点：1、‌DeepSeek V2‌2、‌DeepSeek V3‌3、‌DeepSeek R1‌‌演进关系‌： 视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV1TzNVepEgY/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=8066b0fe558a3d040eb762ed70ba335a
Spark 2.0核心技术详解与实战案例
《图解Spark：核心技术与案例实战》是一本深度解析Apache Spark 2.0版本的指南，它旨在帮助读者全面理解Spark生态系统的核心技术，并通过实际案例展示其在大数据处理中的应用。本书涵盖了以下几个关键知识点： 1. *...
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