​​DeepSeek的研发核心在于混合专家架构（MoE）、多头潜在注意力机制（MLA）、多词元预测训练（MTP）及FP8混合精度训练等创新技术，其通过路由技术激活特定专家网络实现资源高效分配，并基于低秩KV cache压缩与旋转位置编码提升长上下文处理能力，同时利用细粒度量化策略显著降低算力需求。​​

DeepSeek采用混合专家架构（MoE），在每层神经网络中通过路由网络动态选择少量专家路径参与计算，避免全模型激活，从而在推理阶段大幅提升计算效率并降低能耗。其路由机制引入无损负载均衡技术，确保不同任务间专家资源合理分配。DeepSeek引入多头潜在注意力机制（MLA），通过低秩联合压缩技术对注意力键值对进行降维存储，减少内存消耗的同时维持长文本推理的准确度，旋转位置编码（RoPE）的加入则强化模型对上下文序列的位置感知能力。其训练方法引入多词元预测（MTP），要求模型在单次训练中同时预测多个后续词元，通过增强训练信号显著提升泛化性能。底层技术方面，DeepSeek运用FP8混合精度训练替代传统32位浮点运算，通过细粒度量化编码策略兼顾计算速度与模型精度，结合H800 GPU的指令集优化，实现芯片算力利用率的突破性提升。相比传统大模型，其架构设计避免对大规模标注数据的依赖，转而利用高质量合成数据实现高效训练，大幅降低数据成本。从工程实现层面，DeepSeek彻底绕开CUDA框架，直接基于PTX汇编语言操控GPU指令集，摆脱第三方库性能限制，为未来适配国产算力硬件奠定技术基础。综合而言，DeepSeek的成功源于算法创新与工程落地的高度协同，其开源策略进一步加速技术创新在产业界的应用渗透。