DeepSeek 是基于 强化学习（Reinforcement Learning, RL） 和 混合专家（Mixture-of-Experts, MoE）架构 实现的。它通过极低的算力成本，达到了比肩全球一线预训练大模型的能力。

1. 强化学习（RL）的应用

DeepSeek 使用纯强化学习训练，未依赖任何监督数据，展现了卓越的推理能力。例如，其 Chain-of-Thought（CoT）能力 可处理长链式思维任务，使模型能够自主探索复杂问题的解决方案。

2. 混合专家（MoE）架构的优势

DeepSeek 采用 MoE 架构，通过集成多个专门的子模型（如数学、代码、逻辑等），实现高效的任务处理。这种架构通过稀疏激活机制，大幅降低了计算资源消耗，同时提升了模型的推理能力。

3. 动态激活与多模块协同

DeepSeek 的规划器（Planner）和代码解释器（Code Interpreter）模块协同工作，支持动态激活，能够根据输入灵活调用不同专家网络。这种设计不仅提升了模型效率，还增强了其处理复杂任务的能力。

4. 低成本与高效能

DeepSeek 的创新性还体现在其极低的训练成本上。例如，其提炼后的 7B 模型以 1/100 的成本超越了 GPT-4o，这使其成为性价比极高的选择。

总结

DeepSeek 的成功得益于强化学习和混合专家架构的有机结合，实现了高效推理与低成本训练。未来，这项技术有望在智能数据分析、实时决策等领域发挥重要作用。