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DeepSeek-R1 凭借创新的强化学习技术实现重大突破。在极少量标注数据的基础上通过深度优化的后训练阶段显著提升了模型的推理能力。在数学运算、代码生成、自然语言推理等核心领域其表现均达到了与 OpenAI o1 正式版相当的水平。 • DeepSeek 是一家专注通用人工智能 AGI 的中国科技公司主攻大模型研发与应 用。 • DeepSeek-R1 是其开源的推理模型擅长处理复杂任务且可免费商用。 直接面向用户或者支持开发者提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景 支持联网搜索与深度思考模式同时支持文件上传能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 深度搜索有服务器繁忙的情况
模型爆火
2025年1月下旬DeepSeek的R1模型发布后的一周内DeepSeek刷屏美国各大主流媒体和社交网站。其中一部分原因为TMT Breakout在与网友的讨论中隐隐将英伟达周五下跌的原因指向DeepSeek的爆火。即R1的成功可能削弱了市场对英伟达AI芯片需求的预期导致交易员做空英伟达股票进而引发股价下跌。 [12]1月22日美国媒体Business Insider报道称DeepSeek-R1模型秉承开放精神完全开源为美国AI玩家带来了麻烦。开源的先进AI可能挑战那些试图通过出售技术赚取巨额利润的公司。 2025年1月28日凌晨DeepSeek在GitHub平台发布了Janus-Pro多模态大模型进军文生图领域。 2025年1月30日消息微软CEO纳德拉在电话会上强调DeepSeek R1模型目前已可通过微软的AI平台Azure AI Foundry和GitHub获取并且很快就能在Copilot电脑上运行。纳德拉称DeepSeek“有一些真的创新”AI成本下降是趋势“缩放定律Scaling Law在预训练和推理时间计算中不断积累。多年来我们已经看到了AI训练和推理方面的效率显著提高。在推理方面我们通常看到每一代硬件的性价比提高2倍以上每一代模型的性价比提高10倍以上。”
2025年1月31日英伟达宣布DeepSeek-R1模型登陆NVIDIA NIM。同一时段内亚马逊和微软也接入DeepSeek-R1模型。英伟达称DeepSeek-R1是最先进的大语言模型。 2025年1月DeepSeek的出现打破了“大模型”、美国股市的神话还颠覆了传统“大模型需要大算力”无可匹敌的美国主流地位进一步挑战了“巨型数据集”作为人工智能成功的唯一途径的普遍认知。
2025年2月消息DeepSeek-R1大模型一键部署至腾讯云「HAI」上开发者仅需3分钟就能接入调用。 2月DeepSeek获顶级域名ai.com认可。 2月消息居然智家数智化业务板块全线接入DeepSeek包括V3和R1版本并启动私有化部署。
2025年2月深圳市生态环境局罗湖管理局在生态环境治理领域取得突破成功完成DeepSeek-R1模型的应用。 [160]2月黄山AI旅行助手全面接入DeepSeek大模型。 [162]同月茂名荔枝产业大数据平台宣布完成人工智能大模型DeepSeek的本地化部署推动实现荔枝生产管理“AI精准指导”和“数据驱动决策”病虫害诊断从人工经验判断转向AI秒级分析准确率提升至95%生产效率提升30%。 deepseek-chat模型优惠期结束调用价格已变更为每百万输入tokens 2元每百万输出tokens 8元。 2025年2月26日DeepSeek宣布开源DeepGEMM。 [175]同日下午DeepSeek在其API接口平台上发布提醒信息称北京时间每日00:30-08:30为错峰时段API调用价格大幅下调DeepSeek-V3降至原价的50%DeepSeek-R1降至25%在该时段调用享受更经济更流畅的服务体验。 主要产品 2024年1月5日发布DeepSeek LLM这是深度求索的第一个大模型。DeepSeek LLM包含670亿参数从零开始在一个包含2万亿token的数据集上进行了训练数据集涵盖中英文。全部开源DeepSeek LLM 7B/67B Base和DeepSeek LLM 7B/67B Chat供研究社区使用。DeepSeek LLM 67B Base在推理、编码、数学和中文理解等方面超越了Llama2 70B Base。DeepSeek LLM 67B Chat在编码和数学方面表现出色。它还展现了显著的泛化能力在匈牙利国家高中考试中取得了65分的成绩。当然它还精通中文DeepSeek LLM 67B Chat在中文表现上超越了GPT-3.5。
2024年1月25日发布DeepSeek-CoderDeepSeek Coder由一系列代码语言模型组成每个模型均从零开始在2万亿token上训练数据集包含87%的代码和13%的中英文自然语言。代码模型尺寸从1B到33B版本不等。每个模型通过在项目级代码语料库上进行预训练采用16K的窗口大小和额外的填空任务以支持项目级代码补全和填充。DeepSeek Coder在多种编程语言和各种基准测试中达到了开源代码模型的最先进性能。
2024年2月5日发布DeepSeekMathDeepSeekMath以DeepSeek-Coder-v1.5 7B为基础继续在从Common Crawl中提取的数学相关token以及自然语言和代码数据上进行预训练训练规模达5000亿token。DeepSeekMath 7B在竞赛级MATH基准测试中取得了51.7%的优异成绩且未依赖外部工具包和投票技术接近Gemini-Ultra和GPT-4的性能水平。
2024年3月11日发布DeepSeek-VLDeepSeek-VL是一个开源的视觉-语言VL模型采用了混合视觉编码器能够在固定的token预算内高效处理高分辨率图像1024x1024同时保持相对较低的计算开销。这一设计确保了模型在各种视觉任务中捕捉关键语义和细节信息的能力。DeepSeek-VL系列包括1.3B和7B模型在相同模型尺寸下在广泛的视觉-语言基准测试中达到了最先进或可竞争的性能。
2024年5月7日发布第二代开源Mixture-of-ExpertsMoE模型——DeepSeek-V2。DeepSeek-V2是一个强大的混合专家MoE语言模型以经济高效的训练和推理为特点。它包含2360亿个总参数其中每个token激活210亿个参数。与DeepSeek 67B相比DeepSeek-V2不仅实现了更强的性能同时还节省了42.5%的训练成本将KV缓存减少了93.3%并将最大生成吞吐量提升至5.76倍。在一个包含8.1万亿token的多样化且高质量的语料库上对DeepSeek-V2进行了预训练。在完成全面的预训练后通过监督微调SFT和强化学习RL进一步释放了模型的潜力。评估结果验证了方法的有效性DeepSeek-V2在标准基准测试和开放式生成评估中均取得了显著的表现。 [9]DeepSeek V2模型因在中文综合能力评测中的出色表现且以极低的推理成本引发行业关注被称为“AI界的拼多多”。
2024年6月17日发布DeepSeek-Coder-V2DeepSeek-Coder-V2是一个开源的混合专家MoE代码语言模型在代码特定任务中达到了与GPT4-Turbo相当的性能。DeepSeek-Coder-V2是从DeepSeek-V2的一个中间检查点开始进一步预训练了额外的6万亿token显著增强了DeepSeek-V2的编码和数学推理能力同时在通用语言任务中保持了相当的性能。并在代码相关任务、推理能力和通用能力等多个方面都取得了显著进步。此外DeepSeek-Coder-V2将支持的编程语言从86种扩展到338种并将上下文长度从16K扩展到128K。在标准基准测试中DeepSeek-Coder-V2在编码和数学基准测试中表现优异超越了GPT4-Turbo、Claude 3 Opus和Gemini 1.5 Pro等闭源模型。
2024年12月13日发布用于高级多模态理解的专家混合视觉语言模型——DeepSeek-VL2DeepSeek-VL2是一个先进的大型混合专家MoE视觉-语言模型系列相较于其前身DeepSeek-VL有了显著改进。DeepSeek-VL2在多种任务中展现了卓越的能力包括但不限于视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解以及视觉定位。模型系列由三个变体组成DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2分别具有10亿、28亿和45亿激活参数。与现有的开源密集模型和基于MoE的模型相比DeepSeek-VL2在相似或更少的激活参数下实现了具有竞争力或最先进的性能。
2024年12月26日晚AI公司深度求索DeepSeek正式上线全新系列模型DeepSeek-V3首个版本并同步开源。 [1-2]DeepSeek-V3在知识类任务MMLU, MMLU-Pro, GPQA, SimpleQA上的水平相比前代DeepSeek-V2.5显著提升接近当前表现最好的模型Anthropic公司于10月发布的Claude-3.5-Sonnet-1022。在美国数学竞赛AIME 2024, MATH和全国高中数学联赛CNMO 2024上DeepSeek-V3大幅超过了其他所有开源闭源模型。另外在生成速度上DeepSeek-V3的生成吐字速度从20TPSTransactions Per Second每秒完成的事务数量大幅提高至60TPS相比V2.5模型实现了3倍的提升能够带来更加流畅的使用体验。
2025年1月20日DeepSeek正式发布DeepSeek-R1模型并同步开源模型权重。DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术在仅有极少标注数据的情况下极大提升了模型推理能力。 [11]DeepSeek-V3和DeepSeek-R1两款大模型成本价格低廉性能与OpenAI相当。
技术分析
算法原理
DeepSeek 大语言模型系以 Transformer 架构为基础自主研发的深度神经网络模型。模型基于注意力机制通过海量语料数据进行预训练并经过监督微调、人类反馈的强化学习等进行对齐构建形成深度神经网络并增加审核、过滤等安全机制使算法模型部署后能够根据人类的指令或者提示实现语义分析、计算推理、问答对话、篇章生成、代码编写等任务。
算法目的
DeepSeek 大语言模型旨在通过智能问答、代码生成等应用场景为用户提供创作、工作和提效的工具。高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。
运行机制
DeepSeek 大语言模型的运行机制为用户输入文本格式的自然语言数据产品经过预处理和违法不良信息审核后由算法模型根据语言的统计规律、知识和对齐要求进行推理和计算通过预测下一个最佳词语来实现文本生成最后产品将经过审核的生成内容输出返回给用户以响应用户的指令。
DeepSeek 大语言模型应用于智能对话场景服务于企业端客户根据用户输入的文本数据通过大语言模型生成符合用户需求的文本、代码等内容。
DeepSeek 大语言模型直接向用户或者支持开发者提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景。 DeepSeek-V3质量高于平均水平各项评估得出的质量指数为80。
价格
DeepSeek-V2 API的定价为每百万tokens输入1元、输出2元。 DeepSeek-V3这个参数量高达671B的大模型在预训练阶段仅使用2048块GPU训练了2个月且只花费557.6万美元。其训练费用相比GPT-4等大模型要少得多。
DeepSeek V3整个训练过程仅用了不到280万个GPU小时。
DeepSeek-V3 DeepSeek-V3 是一个混合专家MoE语言模型具有总计671亿个参数每个 token 激活 37 亿个参数。该模型在14.8万亿个多样且高质量的tokens上进行了预训练并通过监督微调和强化学习阶段进一步优化。 DeepSeek-V3采用FP8训练并开源了原生FP8权重。 [14]DeepSeek-V3生成速度相比其上一代模型DeepSeek-V2.5实现了3倍的提升但暂不支持多模态输入输出。
DeepSeek-V3的应用场景包括聊天和编码场景、多语言自动翻译、图像生成和AI绘画等。
DeepSeek V3的训练成本仅使用了2048个H800GPU总训练GPU卡时为2788千小时其中预训练为2664千小时平均到每个GPU上仅为1361小时约合56.7天。
DeepSeek v3具有 Mixture-of-Experts 架构总参数达 671B。DeepSeek v3经过14.8万亿个不同代币的训练并结合了多代币预测等先进技术为AI语言建模树立了新标准。 该模型支持128K上下文窗口提供与领先的闭源模型相当的性能同时保持高效的推理能力。 [8]相比V2.5版本DeepSeek-V3的生成速度提升至3倍每秒吞吐量高达60 token。
DeepSeek V3技术文档提及了使用模型生成训练数据等因此数据质量或有较大幅度提升。GPT-4 MoE使用了13万亿1300Btoken而DeepSeek V3使用的token数量约为14.8万亿1480B数据量相差不大。
基准测试
在多项基准测试中DeepSeek-V3的成绩超越了Qwen2.5-72 B和Llama-3.1-405 B等其他开源模型并在性能上和世界顶尖的闭源模型GPT-4o以及Claude-3.5-Sonnet不分伯仲。
DeepSeek V3在长文本处理、代码生成和数学推理等多个领域都展示了顶尖的性能。特别是在中文任务和数学基准测试中DeepSeek V3的表现尤为突出展现了其深刻的理解和处理能力。通过算法和工程上的优化DeepSeek V3在生成速度上实现了三倍提升从20 TPS提高到60 TPS极大改善了用户的交互体验和模型响应速度。
应用场景 聊天和编码场景为开发者设计能够理解和生成代码提高编程效率。 多语言自动翻译支持多达20种语言的实时翻译和语音识别适合需要处理多种语言内容的企业用户。 图像生成和AI绘画整合视觉理解技术允许用户通过简单的文本描述生成高质量图像丰富应用场景和用户创意表达的自由度。 R1模型强化学习监督微调复杂推理表现出色但成本高V3处理结构化任务更强长文本也轻松。模型各有优势得根据需求选。 • 基础模型 V3 “ 过程 - 结果 ” 清晰指令 • 深度思考 R1 目标清晰结果可以模糊推理 使用DeepSeek制作可视化图表 使用DeepSeek制作PPT 使用DeepSeek进行市场调查 参考 DeepSeek-V3技术报告中文版 - 道客巴巴 GitHub - deepseek-ai/DeepSeek-V3 与国内外顶尖同类产品比较DeepSeek践行强化逻辑推理R1与长文本效率V3的差异化技术路线其在性能和 成本方面展现出色的性价比尤其在训练成本和开源透明度方面具有明显优势。 1. 什么是「深度思考 R1」
定义
“深度思考 R1”是 DeepSeek 的核心功能之一它模拟人类专家的思考方式对问题进行分析、推理和总结。其核心能力包括逻辑推理、知识整合以及生成解决方案。
功能特点
·深度推理能够处理复杂的逻辑问题例如数学题、编程代码分析等。
·个性化建议根据用户提供的背景信息生成针对性的解决方案。
·链式思考通过显性化的推理过程逐步展示思考路径。
适用场景
·复杂问题分析例如“如何理解量子力学”。
·个性化建议如制定学习计划、职业规划等。
·创作与推理写故事、生成代码等。
2. 什么是「联网搜索」
定义
“联网搜索”功能类似于超级浏览器能够实时从互联网抓取最新信息。其核心能力在于快速反馈海量数据提供最新的事实和信息。
功能特点
·实时性获取最新的网络信息如天气、新闻、股票价格等。
·海量数据快速整合网络资源提供全面的答案。
·快速反馈直接返回搜索结果响应速度极快。
适用场景
·实时信息查询例如查询“今天巴黎的天气如何”。
·查找具体数据如“2023年全球人口是多少”。
·获取官方资料如政府文件、论文原文等。 使用 R1 的场景
·需要个性化建议如学习计划、职业规划。
·复杂问题如“如何理解量子力学”。
·需要推理和创作如写故事、写代码。
使用联网搜索的场景
·查实时信息天气、新闻、股票价格。
·找具体数据如全球人口数据。
·需要官方资料政府文件、论文原文。
总结
·R1 是“思考型大脑”适合复杂问题和深度推理。
·联网搜索是“信息搬运工”适合快速获取最新信息。 参考 在deepseek上快速生成PPT内容
3小时PPT我用AI 3分钟搞定DeepSeekKimi跨平台生产力实测 DeepSeek R1本地部署手把手学会本地部署 windows DeepSeek R1本地部署手把手学会本地部署 深度解析 DeepSeek 的“深度思考 R1”与“联网搜索”功能
