​​DeepSeek的核心技术亮点在于​​采用混合专家模型（MoE）架构实现​​参数规模与计算效率的突破​​，通过动态门控机制将1.2万亿参数模型每次推理仅激活78亿参数，以97%的训练推理成本下降重新定义性价比边界，并依托国产昇腾芯片与自研FP8算子库完成​​全栈国产化算力适配​​，同时在多模态联合推理、联邦学习隐私保护等维度建立技术护城河。

DeepSeek的混合专家模型（MoE）通过智能门控网络动态分配计算资源，使活跃参数量控制在总规模的0.65%，显著降低推理能耗。基于MoE的扩展架构容纳256个路由专家，引入冗余部署策略确保负载均衡，在C-Eval 2.0评测中以89.7%得分超越GPT-4.5同类模型。自研的DeepGEMM库通过300行代码实现83%体积压缩与92%计算性能保留，FP8精度下算力达到Hopper架构GPU的1350+TFLOPS，突破传统优化内核的性能瓶颈。

在推理效率层面，动态批处理技术通过请求复杂度自适应调整批次大小，结合多层缓存机制将吞吐量提升40%，多token预测技术支持并行生成多个词元，使文本生成连贯性提高35%。联邦学习框架则保障数据在本地完成模型参数聚合，避免原始数据外泄，符合GDPR等隐私法规要求。多模态能力涵盖文本-图像-代码协同推理，3D视觉感知技术可解析设计草图生成软件原型，适配工业质检、游戏开发等场景。

成本优势源于全方位优化：SPCT训练体系以强化学习自主生成评判准则，在拒绝式微调阶段减少人工干预，配合参数高效微调（PEFT）技术仅需1%参数即可适配新任务。低比特量化技术将模型存算需求降低83%，部署成本缩减90%，推动AI服务进入普惠阶段。开源策略释放FlashMLA等核心组件，吸引全球开发者参与生态建设，加速技术迭代与产业落地。该架构已在金融高频交易、教育智能化等领域实现40%以上的效率跃升，验证了技术可行性。