DeepSeek的训练数据主要来源于互联网公开数据、专业领域文本、合成数据及合作/自建语料库，通过多源融合与严格清洗确保多样性与质量。

1. 互联网公开数据
   包括新闻、百科、社交媒体（如Common Crawl、Wikipedia）、学术平台（ArXiv、GitHub）等，覆盖多语言与多领域内容，构成基础语料库。

2. 专业领域数据
   法律、医疗、金融等高质量文本经过合规处理，增强模型在垂直场景的推理能力，例如通过学术论文或行业文档优化专业术语理解。

3. 合成与增强数据
   利用规则生成或模型辅助（如GPT）创造多样化对话、指令数据，弥补稀缺场景覆盖，同时结合人工标注提升准确性。

4. 合作/自建数据
   通过爬虫、API或合作伙伴获取定制化语料，例如用户匿名化问答记录，进一步细化模型对实际需求的响应能力。

提示：数据质量依赖清洗去重、有害过滤及监督微调（SFT）等技术，具体细节可参考官方技术文档。