riemann_的博客

我们上一篇已经讲了 DeepSeek技术架构解析：MoE混合专家模型这一篇我们来说一说DeepSeek的创新之一：MLA多头潜在注意力。MLA主要通过优化KV-cache来减少显存占用，从而提升推理性能。我们知道这个结论之前，老周带大家一起梳理一下从MHA、MQA、GQA到MLA的演变历程，并着重介绍一下MLA的设计思路。DeepSeek这次的破圈，主要的创新之一：Multi-head Latent Attention架构（MLA），作为对Grouped-Query Attention（GQA）的颠覆性升级

2025年初，DeepSeek V3以557万美元的研发成本（仅为GPT-4的1/14）和开源模型第一的排名，在全球AI领域掀起波澜。其核心创新之一——混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）的优化设计，不仅突破了传统大模型的算力瓶颈，更以37B激活参数实现671B总参数规模的性能输出，成为开源社区与工业界关注的焦点。本文将从技术原理、工程创新、应用潜力及争议四个维度，深度解析这一架构的设计逻辑与行业意义。