​​DeepSeek训练所需的数据量规模庞大且高度专业化，其最新版本DeepSeek-V3的预训练数据量达到14.8万亿token，涵盖数学、代码、科学文献等多领域高质量语料​​。这一数据规模是早期版本的7倍以上，且通过混合专家架构（MoE）和算法优化显著提升了训练效率，单位token算力成本仅为37.6万美元/万亿token。

1. ​​数据规模与版本演进​​
   DeepSeek从基础版本的2万亿token逐步扩展：

   • DeepSeek-LLM/Coder使用2万亿token
   • DeepSeek-V2提升至8.1万亿token
   • DeepSeek-V3达到14.8万亿token，并额外使用150万条指令微调数据。
     数据量的指数级增长直接支撑了模型在复杂推理（如数学解题）和长文本生成上的性能突破。

2. ​​数据来源与质量控制​​
   训练数据经过严格筛选和分类：

   • ​​通用领域​​（45%）：开放域对话、创意写作等，经人工校验；
   • ​​专业领域​​（45%）：包括arXiv论文、GitHub代码、医学文献等结构化数据；
   • ​​安全伦理​​（10%）：针对性优化模型合规性。
     预处理环节采用MinHash去重和质量分类器过滤，确保数据多样性和低噪声。

3. ​​数据与算力的协同优化​​
   DeepSeek通过技术手段降低数据需求对算力的压力：

   • ​​MoE架构​​：仅激活370亿参数处理每个token，相比密集模型节省60%算力；
   • ​​算法改进​​：FP8混合精度和动态负载均衡使训练速度提升20-30%；
   • ​​硬件适配​​：2048块H800 GPU集群实现14.8万亿token训练仅耗资557万美元，成本效率达Grok-3的3.3%。

4. ​​未来数据扩展方向​​
   若要对标50万亿token级别的顶级模型，需进一步：

   • 整合多模态数据（如图像、视频描述文本）；
   • 增加实时数据流（如学术最新成果）；
   • 通过社区开源生态补充垂直领域语料。

​​总结​​：DeepSeek的数据策略以“质量优先、效率驱动”为核心，既通过超大规模语料覆盖通用能力，又借助领域数据专项优化关键性能。对于AI开发者，理解其数据构建逻辑可启发自身数据体系的规划。