DeepSeek 是典型的大模型（LLM），其核心产品如 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 参数量高达 671B（6710 亿），采用混合专家（MoE）架构，属于当前 AI 领域最前沿的大规模语言模型之一。关键亮点包括：超大规模参数、动态计算资源分配、低成本高效推理，以及在数学、代码等复杂任务上的专业性能。
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参数规模与架构
DeepSeek 的主流模型参数量远超传统密集模型（如 GPT-4o 的 175B），通过 MoE 技术动态激活专家模块，兼顾计算效率与性能。例如，DeepSeek-V3 仅激活 37B 参数即可处理任务，显著降低推理成本。 -
应用场景与性能优势
大模型的特性使其擅长复杂推理和长文本处理。DeepSeek-R1 在数学证明、代码生成等任务中表现媲美顶级闭源模型，而 DeepSeek-Prover-V2 专精高阶数学领域，支持 128K Token 上下文，适合科研与教育场景。 -
成本与部署灵活性
尽管参数庞大，DeepSeek 通过 FP8 混合精度训练等技术将训练成本控制在行业标杆水平（如 V3 仅 558 万美元），推理价格低至每百万 Token 0.48 美元，甚至支持单张消费级显卡（如 NVIDIA 4090）部署。 -
技术路线与生态定位
DeepSeek 强调开源与基础设施属性，开发者需自行适配场景，这与提供端到端解决方案的企业级产品不同。其模型家族涵盖通用（V3）、推理优化（R1）和垂直领域（Prover）等分支，满足多样化需求。
总结：DeepSeek 凭借大模型的核心能力与技术创新，成为开源生态中的领先选择，尤其适合需要高性能、低成本且支持深度定制的场景。用户可根据任务复杂度灵活选择模型版本。