​​DeepSeek运用混合专家模型(MoE)、多头潜注意力(MLA)等先进技术，结合Transformer架构优化、动态上下文调整及多模态融合等创新设计，在文本生成、图像识别及跨模态学习等领域展现高性能。​​

1. ​​核心技术架构​​：DeepSeek以MoE和MLA为核心技术亮点，MoE通过调用不同的“专家”模块动态分配计算资源，提升模型效率；MLA优化信息注意力分配，增强复杂任务处理能力。其底层采用Transformer架构，结合稀疏注意力机制，精准捕捉语义关联，尤其在长文本处理中表现优异。

2. ​​多模态交互能力​​：DeepSeek支持文本、图像、语音的多模态融合，通过统一框架实现跨模态信息理解。最新发布的Janus系列模型在文生图领域突破性能限制，击败Stable Diffusion等竞品，并在GenEval和DPG-Bench基准测试中验证优势，满足复杂场景需求。

3. ​​动态优化与成本优势​​：动态上下文优化技术使模型能实时调整策略，增强灵活性与响应能力；混合专家架构有效控制计算成本，据报道其研发费用仅为600万美元，远低于同类模型，实现高性能与低成本平衡。

总结来看，DeepSeek凭借技术创新在效率、成本及多模态能力上构建差异化优势，其在自然语言处理、图像分析和跨领域交互的应用潜力，正在重新定义AI工具的价值标准。