​​DeepSeek的研发在大模型架构、算法、训练方式、数据策略和工程技术等方面突破了国外技术，以较低成本实现了高推理能力。​​

​​模型架构方面​​，DeepSeek引入混合专家模型（MoE）的新方法，通过无损负载均衡和路由网络技术，减少通信开销并降低参数量，提升推理效率，突破传统MoE模型需依赖高通信成本的瓶颈。​​算法突破上​​，其研发的多头潜在注意力机制（MLA）显著降低推理成本，相比传统Transformer架构在计算效率上取得重要进展。DeepSeek-R1-Zero模型通过强化学习（RL）与合成数据结合，摒弃标注数据和监督微调（SFT），直接实现高水平推理能力，这一技术路径与OpenAI o1采用强化学习优化推理的思路类似，但DeepSeek验证了更低成本实现的可能性。​​训练方式中​​，DeepSeek绕过英伟达CUDA，改用底层PTX汇编语言操控GPU指令集，突破硬件限制，提升芯片利用率，为国产算力适配留下空间。​​数据策略上​​，其通过高质量合成数据与验证筛选机制（如拒绝采样）提升数据质量，降低对大规模标注数据的依赖。​​工程技术层面​​，DeepSeek的轻量化开源模式吸引全球开发者复现，加州大学伯克利分校等机构仅以数十美元成本实现模型复现，进一步验证其技术的通用性和低成本优势。

总结来看，DeepSeek通过系统性创新在算法、训练和硬件适配等多维度突破国外技术垄断，以开源与低成本策略重塑AI行业格局。未来或将在行业应用落地中持续释放潜力，推动全球AI技术普惠化。