​​DeepSeek的核心架构基于Transformer，通过混合专家（MoE）和多项创新技术（如KV Cache、Rotary Positional Encodings等）实现高效推理与高性能，其设计亮点包括：动态参数激活、超长上下文处理能力，以及数学证明等垂直领域的突破性优化。​​

1. ​​Transformer与MoE的协同设计​​
   DeepSeek以Transformer为基础，引入MoE架构，将任务动态分配给擅长不同领域的专家模块。例如，DeepSeek-V3总参数达6710亿，但每个输入仅激活370亿参数，显著降低计算量。MoE特别适合数学证明等复杂任务，不同专家模块可专注于代数、几何等细分领域。

2. ​​高效推理技术​​

   • ​​KV Cache​​：通过缓存历史的Key-Value向量避免重复计算，支持Naive Cache（直接存储）和Absorb Cache（融合计算）两种模式，推理速度提升30%以上。
   • ​​Rotary Positional Encodings​​：采用旋转操作嵌入位置信息，比传统编码更擅长处理长序列，支持16万tokens的超长上下文窗口。
   • ​​FP8/INT4量化​​：显存需求降低50%，消费级显卡（如4块A100）即可部署。

3. ​​数学与逻辑推理专项优化​​
   最新开源的DeepSeek-Prover-V2-671B模型专为数学证明设计，在IMO级难题中生成12步证明仅需3秒，准确率较前代提升47%。结合MLA（多头潜注意力）技术，压缩键值缓存内存占用18%，同时支持形式化验证工具（如Lean4/Coq），适用于芯片设计验证等高精度场景。

4. ​​多领域扩展能力​​
   架构的灵活性使其可适配不同任务：医疗领域通过长文本分析辅助诊断，金融领域实时监控交易欺诈，教育领域生成交互式三维证明模型。本地部署与开源生态（如Hugging Face）进一步降低了应用门槛。

​​提示​​：DeepSeek的架构创新不仅体现在性能提升，更通过动态资源分配和垂直领域优化，为AI的高效落地提供了新范式。开发者可关注其开源社区，获取最新模型与技术文档。