DeepSeek的蒸馏技术主要基于 知识蒸馏（Knowledge Distillation） 这一核心理念。 具体实现方法包括： 利用教师模型的输出概率分布（软目标） 来指导学生模型的训练，而不仅仅是依赖于真实的标签（硬目标）。 通过一系列算法和策略 ，将原始的、复杂的数据进行去噪、降维、提炼等操作，从而得到更为精炼、有用的数据。 这些方法不仅提高了推理效率，还降低了硬件需求
属于DeepSeek 属于 数据蒸馏技术。数据蒸馏是一种业内常见的技术做法，旨在通过一系列算法和策略将原始、复杂的数据进行去噪、降维、提炼等操作，从而得到更为精炼、有用的数据。DeepSeek-V3模型使用数据蒸馏技术生成高质量数据，以提升训练效率
DeepSeek模型的训练成本相对较低，具有以下特点： 推理成本低 ：以DeepSeek-V3模型为例，其推理成本仅为每百万token 1美元出头，远低于市场上的其他大模型。 训练成本显著 ：DeepSeek声称，其大型语言模型的训练成本仅为560万美元，这一数字远低于科技巨头在训练和运行高级AI工作负载上所需的高额计算基础设施费用。 技术优势
DeepSeek最先进的模型是 DeepSeek-MoE 。 DeepSeek-MoE模型的核心创新在于采用了无监督、纯强化学习的方法来驱动推理能力的进化，并利用知识蒸馏技术实现高效迁移。 此外，DeepSeek还采用了混合专家模型（MoE）的技术架构，将大模型拆分为多个“专家”，在训练时各司其职、协同合作，在推理时根据需求调用，如同工厂流水线分工，减少资源浪费，极大地提高了效率。
DeepSeek-V3DeepSeek的大模型产品是 DeepSeek-V3 。DeepSeek-V3是DeepSeek公司最新推出的一款超大规模模型，拥有6710亿个参数，并采用了MoE（混合专家）架构，能够根据任务需求激活特定参数，每处理一个词元激活370亿参数，从而实现高效又准确的任务处理。DeepSeek-V3的训练消耗的算力仅为最强大的开源模型Llama 3 405B的1/11
2025年1月20日DeepSeek是由国产大模型公司深度求索开发的AI大语言模型工具， 于2025年1月20日正式发布 。DeepSeek-R1是其推出的首款推理大模型，具备优秀的逻辑推理、数学推理和实时解决问题的能力，且训练成本相对较低。此外，DeepSeek还推出了DeepSeek-V3，这是一款在2024年底发布、拥有6710亿个参数的开源模型，训练成本大约为558万美元
DeepSeek V3是由 中国的人工智能公司DeepSeek 发布的。DeepSeek是一家专注于人工智能领域的公司，致力于开发高效、强大的语言模型和算法
如果您无法登录DeepSeek，可以尝试以下方法： 检查设备运行环境 ： 确保您的设备没有运行其他可能干扰DeepSeek运行的程序。 重启您的设备，然后再次尝试登录。 更新DeepSeek应用 ： 如果您使用的是DeepSeek的移动应用，请确保您已更新到最新版本。 清除缓存和数据 ： 对于iOS设备，您可以在“设置”>“通用”>“iPhone存储”中找到DeepSeek应用
DeepSeek无法访问的原因可能包括以下几点： 黑客攻击 ：DeepSeek遭受了不明力量的大量DDoS攻击，导致网站经常崩溃，甚至API直接访问不了。 服务器繁忙 ：由于DeepSeek的强大能力和免费开放策略，吸引大量普通用户体验以及开发者探索各种可能性，瞬间涌入的流量给服务器带来巨大挑战，导致“服务器繁忙，请稍后再试”的提示。 算力瓶颈 ：AI模型运行对算力要求极高
DeepSeek近期确实遇到了注册问题。据官方回应，这主要是由于他们遭受了大规模的网络攻击，特别是DDoS攻击，导致注册服务繁忙或暂时受限。因此，如果您在尝试注册DeepSeek时遇到问题，建议您稍后再试，并关注官方渠道以获取最新的服务更新和通知。 同时，您可以考虑其他方式使用Deepseek的服务，例如本地部署。本地部署的方法有很多，包括使用Ollama、Text Generation等工具
西方攻击DeepSeek的原因是多方面的，主要包括以下几个方面： 技术竞争层面 ： 打破算力壁垒 ：DeepSeek的技术和算法突破降低了算力门槛，使更多小国家和中小企业能参与AI竞赛，这缩小了美国在AI领域的先发优势。 冲击技术主导地位 ：DeepSeek的快速崛起挑战了美国在AI技术上的主导地位，其成果引发全球对AI“民主化”的讨论，让西方感到技术优势受到威胁。 开源模式冲击
DeepSeek之所以受到如此广泛的关注和“吹捧”，主要有以下几个原因： 技术优势 ： DeepSeek在AI领域展现出了显著的技术优势，其训练成本极低，且能够实现与超大规模AI相媲美的推理效果，而不依赖于高性能显卡的堆砌。 DeepSeek通过开源路线，如DeepSeek-R1遵循MIT License，允许用户自由地使用、修改和分享该模型，并且开源了多个相关模型和小模型
DeepSeek和蓝色光标是 两个不同的技术实体 ，分别代表不同的概念和应用领域。 DeepSeek ： DeepSeek是一个基于大型语言模型（LLM）的检索引擎，旨在处理大量数据源并收集全面的实体列表。它是由北京邮电大学PRIS模式识别实验室的陈老师开发的，并且是开源的。 DeepSeek的主要功能是快速、准确地从大量文本数据中提取和整理信息，适用于信息检索、知识管理和自然语言处理等任务
要配置DeepSeek，您可以按照以下步骤操作： 下载并安装Cursor ： 访问Cursor的官方网站并下载最新版本。 按照屏幕上的指示进行安装。 注册硅基账号 ： 访问硅基账号注册页面进行注册。 完成注册后，您将获得API密钥。 创建API密钥 ： 登录到您的硅基账号。 创建一个API密钥。 配置Cursor ： 打开Cursor，点击左侧菜单中的“设置”。 取消所有模型的勾选。
DeepSeek R1 模型有多个版本，参数量如下： DeepSeek - R1 - Zero ：671亿参数。 DeepSeek - R1 ：671亿参数。 DeepSeek - R1 - Distill - Qwen ：15亿参数。 建议根据具体的计算需求和资源情况选择合适的模型版本
要在手机上本地部署DeepSeek，您可以按照以下步骤操作： 下载DeepSeek安装包 ： 对于安卓用户，您可以通过提供的下载链接下载DeepSeek的安装包（.apk文件）。请确保使用迅雷等下载工具，以便获得更快的下载速度。 对于苹果用户，您可以直接在App Store中搜索并下载DeepSeek应用。 安装DeepSeek ： 安卓用户下载完成后，将.apk文件保存到手机存储中
DeepSeek本体的部署内存需求如下： 对于中小型模型的推理任务 ，使用GTX 1060（6GB显存）和16GB RAM的配置是足够的。 对于满血版的deepseek-R1 ，理论上起码需要350GB以上的显存/内存才能够部署FP4的量化版本，建议使用专业服务器，并在1T内存+起码双H100 80G的推理服务器实现。 对于DeepSeek R1-Lite ，适用于个人PC/边缘服务器
DeepSeek的收费标准如下： DeepSeek-V3模型 ： 训练成本：600万美元 API服务价格调整 ： 每百万输入tokens的收费从2元降至0.5元 输出tokens的费用也较之前有所降低 DeepSeek R1服务 ： 每百万输入token收取0.55美元 每百万输出token收取2.19美元 DeepSeek-V2模型 ： 输入费用调整为0.1元/百万tokens
