​​Deepseek并非完全不需要算力，只是通过一系列技术优化相对降低了算力需求，在一些场景下能在较低算力下实现高效性能，但在特定复杂任务和大规模数据处理时仍需可观算力支撑。​​

• Deepseek在模型设计与优化方面成果显著。它采用轻量化模型设计，比如运用知识蒸馏、模型剪枝、量化等技术，有效减少计算资源消耗。同时针对中文NLP任务特点进行针对性优化，避免不必要的计算冗余。而且利用迁移学习技术，借助大规模预训练模型，将通用语言理解能力迁移到特定任务上，减少算力需求。在预训练模型基础上，只需对特定任务进行少量数据微调，就能达到高性能，避免从头训练的高算力消耗。
• 数据处理与训练策略助力算力优化。Deepseek使用经过严格清洗和标注的高质量数据集，减少模型训练噪声，提升训练效率。通过数据增强技术，利用有限数据生成多样化训练样本，减少对大规模数据需求。在多任务学习方面，可能采用共享表示技术，让模型同时学习多个相关任务，共享底层表示，提高计算资源利用率。还可能通过任务协同优化，在减少算力消耗的同时提升整体性能。
• 计算资源管理与硬件适配保障高效运行。Deepseek或许采用高效的分布式训练框架，优化计算资源分配和利用，减少单点算力压力。并且通过动态资源调度技术，根据任务需求灵活分配算力，避免资源浪费。针对特定硬件（如GPU、TPU）进行优化，充分利用硬件性能，通过高效的算法实现和代码优化，充分发挥硬件潜力。

虽然Deepseek在多方面优化降低了算力需求，但复杂任务和高规模数据处理时，对算力仍有要求，要根据实际场景配置合适资源以保障高效运行。