DeepSeek 的演进始于 2023 年 5 月，由前商汤 AI 负责人梁文锋创立的深度求索公司正式启动研发。首个标志性成果是同年 11 月发布的DeepSeek Coder(16B 代码模型)，通过「代码 - 自然语言对齐训练」在 HumanEval 榜单达 82.1% 准确率，首次展现其代码生成能力(开源权重于 Hugging Face)。2024 年 5 月，团队推出DeepSeek-V2(70B MoE 模型)，通过架构革新实现数学推理(GSM8K 92.3%)和多轮对话(BIG-bench 89.7%)的突破。2025 年 2 月，借「开源周」发布FlashMLA 框架(轻量化推理库)与DeepSeek-R1(33B 指令模型)，形成「大模型 - 工具链 - 轻量化」的技术矩阵。

一、核心技术：MoE 架构的工程化突破

1. 动态路由机制

DeepSeek-V2 的混合专家(MoE)架构采用动态专家激活系统：每个 Token 通过门控网络实时选择 6-8 个专家(总 128 个)，基于 Query 复杂度动态分配负载(如数学题激活更多推理专家)。区别于传统 MoE 的固定路由，该机制通过专家利用率监控(负载偏差 < 5%)和门控置信度优化，实现无需辅助损失的均衡。

2. 并行训练的「三维协同」

训练效率的提升源于分层并行策略：

专家并行(8 路)：128 个专家模块分布于不同 GPU，突破 MoE 内存瓶颈。

流水线并行(16 路)：将 70B 模型拆分为 16 阶段，结合 Checkpoint 技术降低显存需求 40%。

数据并行(ZeRO-1)：优化参数分片，支持 2048 张 A100 协同训练(训练时间较同规模模型缩短 35%)。

注：区别于 NVIDIA 的 3D 张量并行，DeepSeek 的并行策略更侧重 MoE 架构的专属优化。

3. 精度与效率的平衡术

FP8 混合精度：在 Transformer 层全面应用 FP8(TensorCore 支持)，配合动态舍入校准，实现训练速度提升 1.8 倍(对比 FP16)，精度损失 < 0.5%。

渐进式分层蒸馏：用于模型轻量化(如从 70B 到 33B 的 R1)，通过「结构 - 知识 - 指令」三层蒸馏，在保持 95% 大模型能力的同时，推理速度提升 2.3 倍。

二、开源生态

DeepSeek 的开源遵循「权重开放 + 工具开源」模式：

模型权重：Coder(16B)、R1(33B)在 Hugging Face 完全开源，但训练数据(6.8T 代码 + 4.2T 对话)和完整训练代码未公开。

工具链：FlashMLA 推理框架(含量化、剪枝工具)、MoE 路由模拟器开源，吸引 300 + 开发者贡献优化方案。

社区反馈：Hugging Face 的「Open-DeepSeek-R1」项目显示，社区补充了 12% 的缺失训练脚本，验证了「半开源」模式的协作价值。

三、技术定位

代码领域：Coder 系列通过「代码注释 - 测试用例 - 漏洞检测」多任务训练，在 CodeXGLUE 榜单连续 6 月居首。

数学推理：V2 引入「符号执行树」模块，在 MATH 数据集(高等数学)超越 GPT-4。

轻量化部署：R1 通过「指令 - 场景」双蒸馏，在 8GB 显存设备实现 70% 大模型能力，服务于金融、教育等场景。

综上所述，DeepSeek的开发是一个充满创新、注重效率和成本效益的过程。通过不断的技术突破和社区支持，DeepSeek已经成为了人工智能领域的一颗璀璨明星，为更多领域带来了创新和变革的可能。