‌DeepSeek的数据和算力主要由其母公司深度求索（DeepSeek）提供，同时结合开源数据集、合作伙伴资源及云计算平台的支持‌。DeepSeek作为一家专注于人工智能研发的公司，构建了完整的数据采集、清洗和训练体系，并通过自建算力集群与云服务结合的方式保障模型训练的高效运行。以下是具体支撑要素的分解：

1. ‌自研数据体系‌
   DeepSeek通过合规渠道积累多领域专业数据，包括学术论文、技术文档、代码库等，并通过自动化清洗和标注流程提升数据质量。其训练数据涵盖中英双语，确保模型在多语言任务中的表现。

2. ‌合作伙伴与开源生态‌
   与高校、研究机构及行业企业合作获取垂直领域数据（如医疗、金融），同时利用公开数据集（如Common Crawl、Wikipedia）补充通用知识。开源社区贡献的代码和数据（如GitHub）也优化了模型的技术类响应能力。

3. ‌混合算力架构‌

   • ‌自建算力中心‌：部署高性能GPU/TPU集群，专用于核心算法训练和迭代。
   • ‌弹性云服务‌：借助主流云平台（如阿里云、AWS）的算力资源，应对突发需求或分布式计算任务，平衡成本与效率。

4. ‌持续优化机制‌
   通过用户反馈驱动的数据迭代（如匿名化交互数据）和算力调度算法升级，动态调整资源分配，提升模型训练精度与速度。

DeepSeek通过上述多维度的资源整合，构建了数据与算力的闭环体系，为AI模型的快速进化提供坚实基础。用户可关注其官方技术博客获取最新进展。