DeepSeek近期开源了五个高质量代码库，涵盖大模型训练、推理优化、数据处理等核心领域，为AI开发者提供了可复现的工程实践方案。这些开源项目显著降低了技术门槛，尤其适合需要快速部署行业模型的团队。
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DeepSeek-MoE
采用混合专家架构的千亿参数模型，推理成本比同级模型低80%，支持动态激活专家模块。提供完整的预训练代码和微调指南，可处理长文本、数学推导等复杂任务。 -
DeepSeek-Coder
专为代码生成优化的33B参数模型，在HumanEval基准测试中Python解题准确率达78%。开源数据清洗管道和增量训练脚本，支持VS Code插件快速集成。 -
DeepSeek-LLM
包含7B到67B参数的基座模型家族，采用分组查询注意力机制，在4090显卡上可实现20+ tokens/s的生成速度。附带量化工具链，8bit量化后显存占用减少50%。 -
DeepSeek-VL
多模态模型支持图像/视频/文本联合理解，开源了千万级跨模态对齐数据集。视觉编码器采用动态分辨率技术，在文档解析任务中OCR准确率提升12%。 -
DeepSeek-R1
高性能推理框架，针对A100/H100芯片优化了FlashAttention-2内核，单卡可服务70B参数模型。内置请求合并和动态批处理功能，吞吐量比vLLM高1.8倍。
这些项目已在GitHub获得超10k星标，其中MoE架构设计和Coder模型的工业级数据预处理方案尤为值得关注。开发者可结合自身需求选择模块，建议从7B轻量级模型开始实践。
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