DeepSeek确实采用了蒸馏技术，这是一种高效的知识传递方法，通过“教师模型”训练“学生模型”，在保持高性能的同时显著降低计算成本。

1. 蒸馏技术的核心原理
   知识蒸馏（Knowledge Distillation）通过让小型模型（学生模型）模仿大型模型（教师模型）的推理逻辑，实现轻量化部署。DeepSeek利用这一技术，从如LLaMA3、Qwen等模型中提取知识，优化自身推理能力，而非直接复制架构或数据。

2. 技术优势与争议
   蒸馏技术能减少90%参数量却保留90%以上性能，适用于资源受限场景（如边缘计算）。尽管部分声音质疑其数据来源合法性，但DeepSeek开源透明，且技术本身不构成侵权，目前无证据表明其存在违规行为。

3. 实际应用价值
   在医疗、金融等领域，蒸馏后的小模型可快速响应并保护隐私，推动AI普惠化。该技术助力智能家居、物联网等场景的实时计算需求。

总结：DeepSeek的蒸馏技术是真实且高效的AI优化手段，虽伴随争议，但其创新性与实用性已得到广泛验证。