​​DeepSeek蒸馏模型是通过将大型复杂模型（教师模型）的知识高效迁移到小型高效模型（学生模型）中，以显著降低计算资源消耗并保持或提升推理性能的一项先进技术，其关键亮点包括架构优化、数据与模型双重蒸馏结合，以及高效知识迁移策略等。​​

DeepSeek蒸馏模型的核心是通过教师模型（如DeepSeek-R1，671B参数）生成高质量推理数据，再利用这些数据指导学生模型（基于Qwen或Llama系列）进行训练。这一过程采用监督微调（SFT）策略，学生模型通过模仿教师模型的输出概率分布学习关键知识，同时结合软标签与硬标签的混合损失函数，确保学习效果与泛化能力。

为提升效率，该技术融合了数据蒸馏与模型蒸馏：数据蒸馏对训练数据进行增强、伪标签生成等优化，而模型蒸馏则通过轻量化模块（如动态学习率调整、温度参数控制等）减少参数量与计算复杂度。例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B的参数量仅为7B，计算资源占用显著降低，推理速度提升50倍。

架构设计采用层次化特征提取与多任务适应性机制，学生模型从教师模型中间层提取特征，并针对不同任务动态调整结构，确保性能与效率平衡。正则化技术（如L2约束）与动态学习率优化进一步防止过拟合，提升模型稳定性。

实验表明，蒸馏后的模型在多个基准测试中表现优异。例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B在AIME 2024上的pass@1达到72.6%，甚至超越某些未压缩的更大模型，证实了知识迁移的有效性。

总结来看，DeepSeek蒸馏模型通过技术组合优化了模型推理效率，在资源受限场景中实现高效部署，同时保持接近原始模型的性能。无论是追求高性能推理还是降本增效的应用需求，该技术均为大语言模型的实用化提供了重要解决方案。