DeepSeek作为全球领先的AI技术平台，凭借其6710亿参数的混合专家模型架构、超长上下文处理能力（16万tokens）以及FP8量化技术，在数学证明、多模态学习等领域实现突破性进展，同时以成本降低97%的颠覆性优势重塑AI服务市场格局。
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核心技术架构
DeepSeek采用稀疏MoE（混合专家）技术，结合动态路由和智能门控网络层，如6710亿参数的DeepSeek-Prover-V2-671B模型包含61层Transformer和7168维隐藏层，通过DualPipe跨节点通信技术提升训练效率，推理速度达每秒320 tokens。其MLA（多层注意力）架构减少KV缓存消耗，支持FP8混合精度训练，模型体积压缩50%以上。 -
性能与成本优势
在华为昇腾910B芯片集群上，DeepSeek-R2模型实现512 PetaFLOPS算力，芯片利用率达82%，复杂逻辑推理准确率提升83%。相比GPT-4，其训练成本仅557.6万美元，推理成本降低97%，长文本处理能力达128k tokens，适用于金融风险评估、医疗文献解析等高精度场景。 -
多模态与开源生态
Janus-Pro多模态模型在GenEval评测中超越DALL-E 3，支持图文混合输入与跨模态学习。遵循MIT协议开源，配套完整技术文档，形成全球开发者社区，轻量化部署工具支持移动端运行，中文语境优化效果显著。 -
应用场景扩展
覆盖金融（自动化报告生成）、教育（个性化答疑）、智能制造（故障预测）等领域，某电商企业采用DeepSeek客服系统后处理量提升200%。其“领域渐进式微调”技术可快速适配垂直场景，如医疗诊断辅助系统通过数据蒸馏实现83%的准确率提升。
提示：DeepSeek的技术迭代持续聚焦万亿参数、实时个性化与闭环增强，企业用户可通过开源模型快速验证场景适配性，关注其轻量化工具链以降低部署门槛。