‌DeepSeek占内存较小的主要原因是采用了模型量化、高效架构设计和智能缓存管理等优化技术‌，使其在保持高性能的同时大幅降低内存占用。以下从技术角度分析具体原因：

1. ‌模型量化技术‌
   DeepSeek通过将模型参数从32位浮点数量化为8位或4位整数，显著减少单参数的内存占用。例如，70B参数的模型经4-bit量化后，内存需求可从约280GB压缩至35GB左右，同时通过分组量化策略保留关键精度。

2. ‌稀疏化与权重共享‌
   采用结构化稀疏训练（如Block Sparse Attention）和跨层权重共享机制，减少冗余参数。实验显示，稀疏化可使注意力层的内存消耗降低40%以上，而共享权重能节省15%-20%的显存开销。

3. ‌动态计算图优化‌
   运行时根据输入数据动态调整计算路径，避免加载未使用的子模型。例如处理简单查询时自动跳过部分解码层，相比静态图模型减少约30%的瞬时内存占用。

4. ‌分层缓存管理‌
   智能缓存系统会按优先级逐出低频使用的中间结果，优先保留高频数据。测试表明，这种策略能使长文本推理的内存峰值下降50%，尤其适合处理超长上下文场景。

5. ‌硬件适配压缩‌
   针对GPU/CPU的SIMD指令集优化张量运算，利用Tensor Core的INT8计算能力，不仅提升速度，还将内存传输量压缩至FP16模式的1/4。

这些技术的协同作用使DeepSeek在同类模型中内存效率提升3-5倍。用户在实际部署时，可通过启用量化选项和限制上下文长度进一步降低资源消耗。