DeepSeek最新开源模型的参数量高达​​6710亿（671B）​​，属于当前AI领域顶尖的超大规模语言模型。​​关键亮点​​包括：采用混合专家（MoE）架构、支持超长上下文（16.3万token）、FP8量化技术提升推理效率，并针对数学证明等复杂任务优化。

1. ​​参数规模与架构​​：6710亿参数的DeepSeek-Prover-V2-671B基于MoE设计，61层Transformer结构，隐藏层维度达7168，单次推理仅激活部分专家模块，兼顾性能与资源效率。
2. ​​技术突破​​：模型支持163840位置嵌入，可处理超长文本（如数学证明或科研论文），并引入FP8量化技术，显著降低显存占用，加速推理速度。
3. ​​应用场景​​：专为数学、代码生成等高复杂度任务设计，在开源社区Hugging Face发布，提供safetensors格式，便于开发者部署。
4. ​​训练与成本​​：训练数据量达14.8万亿token，虽参数规模庞大，但通过架构优化（如动态路由）控制训练成本，性价比优于同类闭源模型。

DeepSeek-671B的开源标志着超大模型技术民主化的重要进展，为学术研究和工业应用提供了高性能工具。开发者可结合量化技术与硬件适配，进一步降低部署门槛。