DeepSeek并非完全开源，其开源程度存在一定局限性。具体分析如下：

1. 核心模型开源

   DeepSeek提供70亿和670亿参数版本的基础模型及指令微调模型，采用MIT许可证，允许用户自由使用、修改和商用。

2. 未公开训练代码和数据集

   尽管模型权重开源，但训练代码、数据集及推理代码未公开，仅开源模型架构和部分技术工具，属于“Open Model”模式。

3. 开源策略与行业对比

   该模式在AI领域属于较彻底的开源实践，但与完全开源（如源代码、训练数据等全公开）仍有差距。业内专家指出，其开源预算和透明度已达到行业顶尖水平。

4. 技术优势与市场影响

   通过开源吸引全球开发者协作，DeepSeek模型效率比ChatGPT高30%，训练成本仅为行业平均的1/5，显著提升了国产AI的竞争力。

总结 ：DeepSeek通过开源模型权重和部分工具实现技术共享，但未完全公开训练代码和数据集，属于混合式开源模式。这种策略在保障技术安全的推动了行业协作与生态发展。