本文來自“2025年DeepSeek技術全景解析”，回顧其發展歷史，2024年1月，釋出第一版大模型—-DeepSeek LLM,這個版本使用傳統的Transformer架構，但在訓練方面，已經明顯體現出DeepSeek團隊透過不斷最佳化訓練策略，達到節約成本，提高效率的思想，這點也在後續的模型迭代中被髮揚光大。
2024年5月，DeepSeek-V2釋出，從這一代開始，DeepSeek模型開始使用混合專家(MoE)架構，這是傳統Transformer架構的一種改進和擴充套件，該架構使DeepSeek模型能以更低的計算成本進行更復雜的推理，極大提升了模型的效能。
2024年12月，DeepSeek-V3上線並開源，V3版本對MoE架構進行了進一步最佳化，在維持低訓練成本的同時，穩定性與多方面效能表現都達到了與領先閉源模型相當的水平。
2025年1月，DeepSeek-R1正式釋出，R1模型的推理能力得到極大加強，與OpenAl-o1模型不相上下，且推理過程完全透明，因此在全球範圍備受關注。從低成本的DeepSeekV2,到超低價格的DeepSeek-V3,再到引起世界廣泛關注的DeepSeek-R1,DeepSeek的成功主要依賴於DeepSeek自身深厚的技術積累和持續的技術創新突破。
本文來自“2025年DeepSeek技術全景解析”，原文提供全網最全DeepSeek報告“《215+份DeepSeek技術報告合集》”，“清華大學：DeepSeek技術報告（八部）曲合集”，“科智諮詢：Deepseek對中國算力產業的影響”，打包下載，持續更新…
未完待續，請參考完整版報告“2025年DeepSeek技術全景解析”，“DeepSeek零基礎入門手冊”，“DeepSeek企業落地應用講義精華（全版）”，“北京大學：DeepSeek技術報告合集（內部研討版）”，“《DeepSeek大模型對比測評報告合集》”，“《浙江大學DeepSeek系列專題公開課合集》”，“DeepSeek完全實用手冊（120頁）”，“北京大學：DeepSeek與AIGC應用（研討版）”，“北京大學：DeepSeek提示詞工程和落地場景（研討版）”，獲取更多內容…..
相關文章：
免責申明：本號聚焦相關技術分享，內容觀點不代表本號立場，可追溯內容均註明來源，釋出文章若存在版權等問題，請留言聯絡刪除，謝謝。
推薦閱讀
更多架構相關技術知識總結請參考“架構師全店鋪技術資料打包(全)”相關電子書(44本技術資料打包彙總詳情可透過“閱讀原文”獲取)。
溫馨提示：
掃描二維碼關注公眾號，點選閱讀原文連結獲取“架構師技術全店資料打包彙總(全)”電子書資料詳情。