DeepSeek的技术突破主要体现在​​混合专家模型（MoE）的高效架构、强化学习推理路径的创新设计、以及绕过CUDA框架的底层硬件优化​​。

DeepSeek采用混合专家模型（MoE），将模型分割为多个专业分工的“领域专家”与共享专家，在处理每个任务时仅激活少量专家（如仅8个），显著降低参数冗余，提升预训练与推理效率。相比传统稠密模型，其预训练速度更快，推理成本更低，同时突破计算效率瓶颈。

在推理路径上，DeepSeek构建了​​组相对策略优化（GRPO）框架​​，无需依赖奖励模型，仅通过模型输出实现自我验证与优化，使其具备动态评估与推理能力，形成“顿悟时刻”，显著降低开发成本。

DeepSeek通过绕过英伟达通用编程框架CUDA，直接使用底层PTX汇编语言操控GPU指令集，最大化算力利用率并适配国产GPU。其提出的原生稀疏注意力（NSA）机制，针对硬件优化设计，兼顾高性能与低资源消耗，打破英伟达CUDA架构依赖，推动AI底层技术自主化。

DeepSeek的数据策略采用高质量合成数据，结合拒绝采样筛选高知识密度内容，以质量优先原则降低计算成本；算法层面则创新性地引入多头潜在注意力机制（MLA），大幅降低推理成本，强化模型性能。

总结来看，DeepSeek通过架构、算法、硬件多维度创新，突破传统AI“规模至上”路径，在性价比与自主化方面展现显著优势，同时为国产技术生态提供重要价值参考，未来或将成为大模型领域的新标杆。