DeepSeek在AI开源领域取得了显著成就，开源了多项关键技术和模型，包括全球最大的开源数学推理模型DeepSeek-Prover-V2-671B、DeepSeek-V3系列大模型、DeepSeek-R1推理优化模型、DeepSeek-Coder-V2代码生成模型以及DeepSeek-VL2多模态模型等，同时还开源了如FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM等关键优化技术。
DeepSeek的核心开源项目包括：
- DeepSeek-Prover-V2-671B：这是一套基于MoE架构的数学推理模型，拥有6710亿参数，支持超长上下文（163,840 tokens）和高效推理（INT4量化仅需670GB显存），在数学证明和学术研究领域表现领先。
- DeepSeek-V3：作为旗舰语言模型，采用混合专家架构和动态专家激活，参数规模达671B，推理成本仅5美元/次，在知识问答和代码生成任务中接近GPT-4 Turbo水平。其优化版V3模型支持18次证明/分钟的吞吐量。
- DeepSeek-R1：基于强化学习的推理优化模型，少量标注数据下提升推理能力，衍生出7B、32B等小模型，性能媲美OpenAI O1 Mini。
- DeepSeek-Coder-V2：专注代码生成的MoE模型，支持338种编程语言和128K上下文，数学与编码基准成绩超越Claude 3 Opus等闭源模型。
- DeepSeek-VL2：先进的多模态模型，采用MoE视觉编码器，在图像理解和图表分析任务中表现优异。
- 关键优化技术：如FlashMLA（Hopper GPU专用MLA解码内核）、DeepEP（MoE并行通信库）、DeepGEMM（6.6TB/s吞吐量矩阵计算库）等，均面向大规模模型训练与推理需求，显著提升效率。
DeepSeek的开源策略不仅降低了AI研发门槛，还推动全球开发者共同完善模型生态，展现了从技术普惠到商业闭环的创新闭环。通过持续迭代基础模型和工具链，其在学术研究、工业应用和教育场景中均实现了突破。
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