DeepSeek技术深度解析：从基础架构到应用实践

引言

随着人工智能技术的迅猛发展，大型语言模型（LLMs）已成为AI领域的核心技术之一。在这一背景下，DeepSeek作为中国自主开发的大型语言模型，凭借其卓越的性能和创新的技术架构，迅速获得了学术界和工业界的广泛关注。本系列博客将深入探讨DeepSeek的核心技术、应用场景及其未来发展趋势，为读者提供全面的技术洞察。
本篇博客作为系列的第一篇，将重点介绍DeepSeek的基本架构与技术特点，为后续的深入探讨奠定基础。

DeepSeek简介

DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究公司开发的一系列大型语言模型和AI助手。自2024年首次发布以来，DeepSeek已发展成为全球开源LLM领域的重要参与者，其模型性能和创新技术架构获得了广泛认可。
DeepSeek系列主要包括以下核心模型：

1. DeepSeek-V3：开源通用型大模型，对标GPT-4o
   • 总参数量：6710亿（671B）
   • 每个token激活参数：370亿（37B）
   • 预训练数据量：14.8T tokens
   • 采用MoE（混合专家）架构
2. DeepSeek-R1：专注于推理能力的模型ÿ