宝码香车的博客

DeepSeek-R1-0528 基于Qwen3-8B Base开展思维链后训练，由此衍生出DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B。这款8B模型在AIME 2024数学测试中表现亮眼，成绩仅次于DeepSeek-R1-0528，较Qwen3-8B提升10.0%，性能与Qwen3-235B持平。我们认为，DeepSeek-R1-0528的思维链训练方法，对学术界推理模型研究及工业界小模型开发均具有重要参考价值。

DeepSeek-R1-0528 延续了2024年12月发布的DeepSeek V3 Base模型作为基础架构，不过在后续训练阶段加大了算力投入，这一举措让模型的思维深度和推理能力得到了显著增强。

DeepSeek-V3-0324 与旧版 DeepSeek-V3 共享同一基础模型架构，仅对后训练方法进行了优化升级。在私有化部署场景下，用户只需更新 checkpoint 文件及涉及 tool calls 功能调整的 tokenizer_config.json 配置文件即可完成部署。该模型参数规模约 660B，开源版本支持 128K 长上下文处理能力，而网页端、App 及 API 接口则统一提供 64K 上下文长度的服务支持。

在推出DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1两款660B大模型的同时，团队基于DeepSeek-R1的输出结果进行模型蒸馏，向社区开源了6个轻量化模型。其中32B和70B规模的模型表现亮眼，在多项核心能力上达到了与OpenAI o1-mini相当的水平。

在联网搜索场景中，DeepSeek新版V3模型针对报告生成类指令，能够输出内容更详实精准、排版更清晰美观的结果，显著提升了报告生成的质量与规范性。

DeepSeek-R1 突破性地在后训练环节大规模应用强化学习技术，即便在标注数据极为匮乏的条件下，依然实现了模型推理能力的显著跃升。经大量实验验证，在数学运算、代码编写、自然语言逻辑推导等关键任务中，DeepSeek-R1 的表现已达到与 OpenAI o1 正式版相当的水平，展现出强大的技术实力与应用潜力。

DeepSeek-V3-0324 与旧版 DeepSeek-V3 采用相同的基础模型架构，其升级主要体现在后训练策略的优化。在进行私有化部署过程中，用户仅需更新 checkpoint 文件，以及包含 tool calls 功能调整的 tokenizer_config.json 配置文件即可完成部署操作。该模型参数总量约 660B，开源版本支持高达 128K 的长文本上下文处理；而网页端、移动应用及 API 服务则统一提供 64K 上下文长度的稳定支持，确保多端使用场景的流畅体验。

在发布DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1两款参数规模达660B的重磅模型之时，研发团队进一步基于DeepSeek-R1的输出成果，通过模型蒸馏技术精心打造了6个轻量化模型，并将其开源回馈社区。其中，32B和70B规模的模型表现尤为突出，在多个核心能力维度上，成功实现了与OpenAI o1-mini相媲美的性能表现，为开源生态注入强劲动力。

当处于联网搜索环境时，DeepSeek新版V3模型展现出卓越的指令响应能力。面对报告生成类需求，它不仅能输出内容详实、数据精准的文本，还能以清晰美观的排版形式呈现结果，极大提升了报告的专业性与可读性。

DeepSeek-R1 在其关键的后训练环节深度融入强化学习技术，即便面对标注数据严重稀缺的挑战，仍实现了模型推理性能的跨越式提升。经多维度测评验证，在数学问题求解、代码编写与优化、自然语言逻辑推理等复杂任务场景中，DeepSeek-R1 的综合表现已达到与 OpenAI o1 正式版相抗衡的水准，展现出强大的技术实力与应用潜力。

DeepSeek-V3-0324与早期版本DeepSeek-V3共享同一基础模型架构，其迭代优化聚焦于后训练技术层面。对于私有化部署需求，用户仅需更新checkpoint文件，以及涉及tool calls功能调整的tokenizer_config.json配置文件即可完成部署。该模型参数总量约660B，开源版本支持高达128K的长上下文处理能力，而网页端、App及API接口则统一提供64K上下文长度的服务 。

在推出DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1这两款参数规模达660B的模型之际，团队借助DeepSeek-R1的输出成果，精心提炼出6个小模型，并慷慨地向社区开源共享。在这6个小模型里，32B和70B规模的模型表现出众，在众多能力维度上，能够与OpenAI o1-mini模型的性能相媲美 。

在联网搜索的情境中，DeepSeek新版V3模型针对报告生成类指令，能够给出内容详实精确、排版清晰美观的输出结果，显著提升了报告生成的质量与呈现效果 。

DeepSeek-R1于后训练环节大规模运用强化学习技术，即便标注数据极为有限，仍成功实现模型推理能力的大幅提升。在数学运算、代码处理、自然语言推理等任务方面，DeepSeek-R1性能卓越，与OpenAI o1正式版不相上下。

DeepSeek-V3-0324与此前的DeepSeek-V3基于同一base模型构建，其优化之处仅体现在后训练方法层面。若进行私有化部署，用户仅需更新checkpoint以及tokenizer_config.json（涉及tool calls的相关变动部分）即可完成操作。该模型的参数规模约为660B ，开源版本所支持的上下文长度达128K，而在网页端、App以及API等应用场景中，所提供的上下文长度则为64K 。

在推出DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1这两款660B模型的同时，研发团队以DeepSeek-R1的输出作为基础，进行模型蒸馏操作，进而为社区开源了6个小模型。在这些小模型中，32B和70B模型表现亮眼，在诸多能力维度上，成功实现了与OpenAI o1-mini相当的效果 。

在联网搜索场景中，DeepSeek的新版V3模型表现卓越。面对报告生成类指令，它能够输出内容详实准确、排版清晰美观的结果，显著提升了报告生成的质量与效率 。

DeepSeek-R1 创新性地在其关键的后训练环节中大规模应用强化学习技术。凭借这一先进策略，即使在标注数据极为稀缺的艰难条件下，依然成功实现了模型推理能力的飞跃式提升。经多方面测试验证，在数学运算、代码处理以及自然语言推理等复杂任务场景中，DeepSeek-R1 的卓越性能可与 OpenAI o1 正式版相媲美，展现出强大的竞争力。

DeepSeek - V3 - 0324是一款性能全面、特色鲜明的国产开源大模型，在逻辑推理、代码生成和中文创意内容方面表现出色，为各类用户提供了实用的AI助手

高效的训练算法是 DeepSeek 模型能够快速收敛并达到优异性能的关键因素之一。在模型训练过程中，DeepSeek 运用了一系列先进的训练算法，以加速模型的收敛速度，增强训练的稳定性，并提高模型的泛化能力。

DeepSeek 还创新性地引入了自适应层融合（Adaptive Layer Fusion）技术。在传统 Transformer 架构中，每一层输出对最终结果的贡献相对固定，缺乏灵活性。

DeepSeek 在 Transformer 架构的基础上进行了多项创新改进。在注意力计算方面，面对大规模数据处理时传统注意力计算方式计算量剧增和内存消耗过大的瓶颈，DeepSeek 引入了稀疏注意力（Sparse Attention）或基于位置的注意力（Position - based Attention）等新型算法。

DeepSeek 沿用了 Transformer 架构中的多头注意力机制。多头注意力机制允许模型在多个不同的表示子空间中同时并行计算注意力，使得模型能够更加全面、深入地捕捉输入序列中不同位置元素之间的复杂关系

DeepSeek 同样采用了多层 Transformer 块层层堆叠的方式搭建模型架构。每一层 Transformer 块都集成了多头注意力子层和前馈神经网络子层，这种层次化、模块化的设计，使得模型能够像剥洋葱一样，由浅入深地逐步提取输入文本的高级语义特征

DeepSeek 也深深扎根于 Transformer 架构，并在其基础上进行了大胆创新和优化，形成了独具特色的模型架构。

DeepSeek 能够在人工智能领域取得如此显著的成就，离不开其背后强大的核心技术。这些技术相互融合、协同创新，为 DeepSeek 的卓越性能和广泛应用奠定了坚实的基础。下面，我们将深入剖析 DeepSeek 基于 Transformer 架构的创新点，包括模型架构、训练算法、数据处理技术，让大家领略其技术优势的奥秘。

DeepSeek 将成为人工智能领域的领军企业，引领行业的发展潮流，为推动全球人工智能技术的进步做出更大的贡献。

DeepSeek 的成功，离不开其强大的团队和创新的技术。团队成员来自中国顶尖学校，如北大、清华和北航的博士，他们在人工智能领域拥有深厚的学术背景和丰富的实践经验。团队注重技术创新和研发投入，不断探索新的算法和技术，致力于提升模型的性能和效率。同时，DeepSeek 还积极与学术界和产业界合作，开展产学研合作项目，推动人工智能技术的发展和应用。

DeepSeek 可以根据程序员描述的功能需求，生成相应的代码框架或完整代码片段，帮助开发者快速理解代码逻辑，检测出代码中的潜在错误和漏洞，辅助进行调试和优化，大大提高了编程效率和代码质量。

2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 发布新一代推理模型 DeepSeek-R1，这是 DeepSeek 发展历程中的又一个重要里程碑。DeepSeek-R1 在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版，同时通过知识蒸馏等技术，显著提升了推理性能。该模型的发布，使得 DeepSeek 在人工智能领域的竞争力进一步增强，也为用户提供了更强大、更智能的服务。它在解决复杂问题、进行逻辑推理和代码生成等方面的出色表现，赢得了用户和行业专家的高度认可。

2024 年 12 月 26 日，DeepSeek 发布 DeepSeek-V3，再次在人工智能领域掀起波澜。DeepSeek-V3 总参数达 6710 亿，采用了创新的 MoE 架构和 FP8 混合精度训练，在训练成本和性能上都取得了重大突破。其训练成本仅为 557.6 万美元，相比其他同规模的模型，成本大幅降低，同时在性能上表现出色，在聊天机器人竞技场（Chatbot Arena）上排名第七，在开源模型中排名第一，是全球前十中性价比最高的模型。这一成果的取得，不仅展示了 DeepSeek 在模型训练技术

2024 年 5 月 7 日，DeepSeek 发布第二代开源混合专家（MoE）模型 DeepSeek-V2，再次刷新了人们对其技术实力的认知。DeepSeek-V2 总参数达 2360 亿，采用了创新的混合专家架构，使得模型在处理复杂任务时能够更加高效地分配计算资源，提升了模型的性能和表现。该模型在性能上比肩 GPT-4Turbo，而价格却只有 GPT-4 的仅百分之一，凭借超高的性价比，DeepSeek-V2 收获了 “AI 界拼多多” 的名号，受到了广大用户和开发者的青睐。它在自然语言处理任务中的出色

2023 年 11 月 29 日，DeepSeek 再次发力，推出参数规模达 670 亿的通用大模型 DeepSeek LLM，包括 7B 和 67B 的 base 及 chat 版本。这一模型的发布，进一步展示了 DeepSeek 在大语言模型领域的技术实力和创新能力。DeepSeek LLM 基于 Transformer 架构，通过对大量文本数据的学习和训练，具备了强大的语言理解和生成能力。它能够理解人类语言的语义和语境，回答各种复杂的问题，生成自然流畅的文本，在智能客服、智能写作、知识问答等多个领域都

DeepSeek Coder 就能迅速生成相应的代码框架和核心代码，帮助开发者快速搭建起项目的基础架构，让开发者能够将更多的精力投入到业务逻辑的实现和优化中。

DeepSeek 便踏上了一条充满挑战与突破的发展之路。在团队的不懈努力下，短短一年多的时间里，DeepSeek 取得了一系列令人瞩目的成果，在人工智能领域迅速崭露头角。

2023 年，全球人工智能领域正处于蓬勃发展的关键时期，各国都在积极布局，投入大量资源进行技术研发和创新。在这个充满机遇与挑战的大背景下，由知名量化资管巨头幻方量化创立的 DeepSeek 应运而生。幻方量化在金融领域凭借先进的量化投资策略和强大的技术实力，积累了丰富的经验和雄厚的资源。他们敏锐地洞察到人工智能技术在未来发展中的巨大潜力，尤其是大语言模型在自然语言处理、知识理解与应用等方面的广阔前景，毅然决定进军这一领域，成立了 DeepSeek，致力于开发先进的大语言模型（LLM）和相关技术。

DeepSeek 的诞生与发展,在人工智能的浩瀚星空中，DeepSeek 宛如一颗璀璨的新星，闪耀着独特的光芒。它的诞生并非偶然，而是时代发展的必然产物，承载着科技创新的使命与梦想。

当 DeepSeek 与 Vue 相遇，两者的优势相互融合，为前端开发带来了全新的可能性。DeepSeek 可以为 Vue 开发提供强大的技术支持和创意启发，帮助开发者快速生成 Vue 组件代码，优化代码结构，解决开发过程中遇到的各种问题。而 Vue 则为 DeepSeek 的应用提供了坚实的技术框架和开发工具，使得 DeepSeek 能够更好地发挥其优势。两者的结合，不仅能够提高前端开发的效率和质量，还能为用户带来更加智能化、个性化的体验。

随着互联网技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，前端开发面临着前所未有的挑战和机遇。如何在有限的资源下，快速、高效地开发出性能卓越、用户体验良好的应用程序，成为了前端开发者们亟待解决的问题。在这个过程中，各种技术和工具应运而生，它们相互协作，共同推动着前端开发领域的进步。而 DeepSeek 和 Vue，便是其中的佼佼者，它们在前端开发中发挥着关键作用，为开发者们提供了强大的支持和助力。

DeepSeek 作为一款先进的人工智能技术，基于强大的自然语言处理能力和深度学习算法，能够理解开发者的意图，并根据需求生成高质量的代码。它可以快速分析复杂的问题，提供准确的解决方案，极大地提高了开发效率。在处理繁琐的表单验证逻辑时，DeepSeek 能够迅速生成相应的代码，避免了开发者手动编写大量重复代码的繁琐过程，同时还能保证代码的准确性和可靠性。此外，DeepSeek 还能对代码进行优化，提高代码的执行效率和可维护性，为前端开发注入了新的活力。