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1、1DeepSeek 與 DeepSeek-R?專業研究報告第?章引?.?背景與意義?.?.?模型興起與國際競爭?.?.?閉源模型的局限與開源需求?.?.?DeepSeek 的出現與價值?.?報告標與結構?.?.?報告標?.?.?報告適讀者?.?.?報告結構?.?.?期望成果第?章DeepSeek 背景與產品線概述?.?公司與團隊背景?.?.?創緣起與核定位?.?.?團隊規模與研發模式?.?.?期愿景：AGI 與技術普惠?.?發展歷程與產品線（V 系列、R 系列）?.?.?產品線概述與演進邏輯?.?.?V 系列：V?、V?等通對話與內容成?.?.?R 系列：R?等深度推理與邏輯思維?.?.?產品

2、線未來展望?.?.?結第?章DeepSeek-R?：主要特征與開源理念?.?專注推理與思維鏈的專家模型?.?.?深度推理與邏輯嚴謹度?.?.?RL 驅動的我訓練與評估?.?.?專家模型定位?.?開源策略與低成本性能定位?.?.?全開源：MIT 許可2?.?.?成本與性能權衡?.?.?實際應價值?.?與主流模型（GPT-?等）的對?.?.?模型規模與性能?.?.?開源/閉源態差異?.?.?成本與商業策略?.?.?結第?章四創新深分析?.?數據集準備創新：極少標注+強機器學習?.?.?樣本標注與基礎對?.?.?動判分與機器學習(?)針對可驗證任務的動評分(?)針對開放性任務的獎勵模型?.?.?AI

3、 教 AI?的循環增強?.?.?效果與意義?.?模型訓練架構創新：MLA+MoE+MTP?.?.?多頭潛在注意（MLA,Multi-Head Latent Attention）?.?.?混合專家（MoE,Mixture of Experts）?.?.?多 Token 并預測（MTP,Multi-Token Parallelism）?.?.?綜合優勢?.?算調配系統創新：HAI-LLM、負載均衡、FP?等?.?.?分布式并框架：DualPipe+專家并+ZeRO?.?.?通信優化與負載均衡?.?.?FP?混合精度與內存管理?.?.?效果與評估?.?底層硬件調創新：繞過 CUDA，直接使 PTX?

4、.?.?PTX 指令級編程動機?.?.?DeepSeek 的 PTX 定義內核?.?.?在降配版 H?上的極致適配?.?綜述：四創新的協同效應第?章訓練成本與效率評估?.?相較主流模型的成本對3?.?.?DeepSeekR?/DeepSeekV?的訓練成本?.?.?GPT-?、Claude 等閉源模型的傳聞投?.?.?開源/閉源與成本分攤?.?關鍵開銷與資源利率?.?.?硬件投：GPU、機房與電費?.?.?標注與數據獲取成本?.?.?訓練效率與 GPU 利率?.?.?效益與控平衡?.?效率評估：綜合對與總結?.?.?與傳統模型訓練流程的差異?.?.?訓練效率指標簡析?.?.?對業的啟示?.?結

5、第?章業影響與中美 AI 競爭?.?市場格局沖擊與開源態?.?.?開源模型的崛起?.?.?對市場格局的潛在沖擊?.?.?態共創與次開發?.?對美國芯封鎖的啟示?.?.?降配版 H?與算限制?.?.?軟硬件協同的重要性?.?.?中美 AI 博弈下的戰略意義?.?合規與海外發展挑戰?.?.?知識產權爭議?.?.?本審查與國際政策?.?.?開源策略下的監管挑戰?.?整體定位：從競爭對到態伙伴?.?.?與 OpenAI、Meta、Anthropic 等巨頭的競爭與互補?.?.?產業合作與態發展?.?.?期影響：態多元化與可持續性?.?結第?章未來展望與可能挑戰4?.?多模態與具調?.?.?從本到多模態

6、擴展?.?.?具/函數調與插件態?.?國際化與知識產權爭議?.?.?海外市場與合規性?.?.?與國際閉源模型的版權糾紛?.?.?知識產權與培訓數據的透明度?.?商業化可持續性?.?.?研發資與盈利模式?.?.?開源社區與企業服務的平衡?.?.?期態運營?.?結：展望與挑戰并存第?章總結與參考資料?.?總體評價與業意義?.?.?回顧核要點?.?.?對業和技術范式的啟示?.?對模型領域的啟示?.?主要參考獻與延伸閱讀?.?免責聲明與后續說明?.?結語DeepSeek 與 DeepSeek-R1 專業研究報告 摘要：DeepSeek 作為近年崛起的開源模型項，憑借其在數據準備、模型架構、算調配與底層

7、硬件調四層的多重創新，在相對有限的硬件與資投下實現了與國際頂尖閉源模型（如 GPT-4）相當的推理性能。其核模型 DeepSeek-R1 主打深度推理與思維鏈能，訓練成本約 600 萬美元卻展現出專業準，并以 MIT 許可全開源。這種“性價+強推理+開源普惠”策略，為中企業與全球開源社區在模型研發與應中提供了新的可能性。在中美 AI 競爭和芯封鎖的背景下，DeepSeek 也展示了通過全棧式軟件創新突破硬件限制的可路徑，或將在多模態擴展、國際化合規及商業化服務等持續發，進步推動開源模型態的多元化和普及化。整理：netseek&chatgpt o15近年來，智能尤其是型語模型（LLM）在然語處理

8、、對話系統、搜索引擎、編程輔助等取得了顯著進展。從 GPT-3 在 2020 年震撼發布后，模型就逐漸成為 AI 技術與產業的焦點。隨后，國內外巨頭紛紛投海量與資，推動了模型在參數規模、算需求和應場景上的全升級。模型規模：從最初的億、上百億參數級別，路飆升千億甚上萬億。商業化落地：ChatGPT、Claude 等對話式模型在戶體驗和應范圍上不斷拓展，引發全球范圍的商業化浪潮。國際競爭格局：在中美等主要國家之間，圍繞頂尖算（尤其是 GPU、TPU 等先進硬件）的競爭趨激烈；技術制裁與芯封鎖等外部因素也增加了中國在端算層的挑戰。盡管國際頭部模型（例如 GPT-4、Claude、PaLM 等）在性能

9、上分亮眼，但多數采閉源策略，且普遍需要海量資與先進硬件資源來進訓練。1.閉源限制 模型參數和訓練細節不公開，普通科研機構或開發者難以深復現或改進；數據來源和安全性難以全審查，引發道德與法律合規的爭議。2.成本瓶頸 訓練個頂尖模型往往需要數千萬美元乃上億美元，GPU 集群規模動輒上萬卡；完成時間：2025 年 適對象：AI 技術/研究員（關注模型創新與訓練法）AI 產業分析師、投資機構（關注成本效益與前景）對開源模型有興趣的開發者、開源社區成員第 1 章引 1.1 背景與意義 1.1.1 模型興起與國際競爭 1.1.2 閉源模型的局限與開源需求 6此等投遠普通研發機構或中企業所能承擔，造成定程度

10、上的*“技術壟斷”*。3.社區呼聲 越來越多的研究者和技術社區期盼“開源模型”，以推動學術創新與產業普惠；需求包括開源的權重、訓練代碼和相關具鏈，以便進次開發與本地化應。在這樣的背景下，DeepSeek 橫空出世，對外宣稱要做開源+低成本的模型，既具備平的推理能能讓更多中玩家獲益。其核價值主要體現在：1.技術創新 通過數據集準備、模型架構、算調度和底層硬件調“四創新”，在配置受限的 H800 GPU 上依舊取得媲美國際頂尖模型的性能表現。2.開源普惠 完全開源(MIT 許可)讓學術機構、中企業和個開發者都能夠下載并改進，刺激更多垂直場景的應研究。3.成本可控 訓練投僅數百萬美元級（如 Deep

11、Seek-R1 不到 600 萬美元），對 GPT-4 等的數千萬乃上億投，性價分突出。4.破局意義 在中美科技競爭和芯制裁的壓下，DeepSeek 提供了種在“降配 GPU”環境下依然能“以博”的技術思路，彰顯了軟件層突破硬件限制的潛。綜上，DeepSeek 的成和實踐，既回應了產業對模型普惠化的強烈需求，也為國內模型研發在國際競爭下“另辟蹊徑”提供了可借鑒的范例。本報告于學術研究與產業應的雙重視，旨在為以下問題提供系統性解答：1.DeepSeek 公司的背景、產品線演進及其關鍵程碑；2.作為該公司核產品的 DeepSeek-R1，模型在推理邏輯、思維鏈能上的優勢與背后的技術原理；1.1.3

12、 DeepSeek 的出現與價值 1.2 報告標與結構 1.2.1 報告標 73.DeepSeek 為何能夠在有限預算與受限算條件下實現性能突破，其主要創新點是什么；4.與 GPT-4 等國際主流閉源模型相，DeepSeek 在成本、效果、開源策略以及中美芯競爭背景下如何定位；5.DeepSeek 的未來向，包括多模態、商業化運營、國際化與知識產權合規等可能臨的挑戰與機遇。AI 技術研究者 重點關注 DeepSeek 在數據構建、模型架構（MoE、MLA、MTP 等）、算優化（FP8、DualPipe）以及底層 PTX 調上的技術細節，為科研與項實現提供思路參考。AI 產業分析師、投資機構 需

13、要評估 DeepSeek 的商業價值、訓練成本、市場空間和未來前景，了解其對模型態和產業格局的影響。開源社區開發者關 DeepSeek 的模型權重、代碼、志等資源在 MIT 許可下如何進次開發、衍蒸餾模型或與其他系統集成。為更好地回應以上需求，本報告規劃了以下主要章節：1.第 1 章：引 介紹模型發展的背景、閉源/成本限制，以及 DeepSeek 的出現與價值。明確報告寫作動機與標，說明整體結構和適讀者。2.第 2 章：DeepSeek 背景與產品線概述 深介紹 DeepSeek 的公司及團隊背景、發展歷程；重點介紹 V 系列（V2、V3）與 R 系列（R1）兩條產品線的定位與進化。3.第 3

14、 章：DeepSeek-R1：主要特征與開源理念 解析 DeepSeek-R1 在深度推理、思維鏈可視化等特征；闡述其開源策略與性價定位，并與主流模型對。4.第 4 章：四創新深分析 系統剖析 DeepSeek 在數據準備、模型訓練架構、算調度、底層硬件調的關鍵創新點及實施效果。5.第 5 章：訓練成本與效率評估 1.2.2 報告適讀者 1.2.3 報告結構 8量化對 DeepSeekR1 等與 GPT-4、Claude 等閉源模型的訓練成本；分析算利率、數據標注成本等重要指標。6.第 6 章：業定位與影響 探討 DeepSeek 在整個模型版圖中的競爭地位，分析其對中美 AI 競爭以及對國內

15、外開源態的意義?？剂恐R產權險、海外發展與合規等潛在挑戰。7.第 7 章：未來展望與可能挑戰 預測 DeepSeek 后續在多模態與具調、國際化運營、商業化可持續性等的發展向；探討在技術深化與市場擴張過程中的主要險與機遇。8.第 8 章：總結與參考資料 概括全的主要結論與對業的啟示；提供可供讀者進步查閱的獻、技術報告與新聞報道等資源。通過以上章節的層層剖析，報告將從微觀技術細節到宏觀產業格局全呈現 DeepSeek 及其模型研發的關鍵脈絡，希望能幫助各界讀者建對 DeepSeek 的深度理解與前瞻判斷。閱讀完本報告后，您將能夠：1.精準把握 DeepSeek 的研發定位、產品思路與核技術思路；

16、2.客觀評估 其與國際頭部模型在性能、成本、合規性等的差距與潛在互補；3.前瞻判斷 DeepSeek 在多模態、開源態、國際市場上的發展軌跡及可能的挑戰；4.深思考 開源模型在當前全球科技競爭環境下的戰略價值與產業契機。1.2.4 期望成果 第 2 章DeepSeek 背景與產品線概述2.1 公司與團隊背景 2.1.1 創緣起與核定位 9創始背景DeepSeek（中名“深度求索”）由幻量化創始梁鋒于 2023 年 7 發起。梁鋒本身擁有量化融與數據分析的深厚背景，曾在頻交易、機器學習等領域積累了豐富經驗。核定位DeepSeek 從成伊始便確了“打造低成本、性能、全開源的語模型”的標，試圖在昂成

17、本與閉源為主導的國際模型市場中，提供條“平價開源”的替代案。團隊規模截 2025 年初，DeepSeek 擁有約 139 名正式員，核成員多具有深度學習、分布式系統、GPU 底層優化等專業背景。研發化 團隊+強度：內部實扁平化管理，勵快速迭代與跨部協作；多學科交叉：團隊中既有算法科學家，也有硬件程師和分布式系統專家，實現系統、模型、硬件的全棧融合；開源協同：旦核模塊進可狀態，DeepSeek 會積極在 GitHub 或有平臺上開源，以便社區測試與反饋。對通智能（AGI）的展望 DeepSeek 創始團隊多次公開表示，他們不僅是為了商業化盈利，更希望通過在關鍵技術上的創新如模型的邏輯推理、情境適

18、配、思維鏈解釋性等，逐步向通智能邁進。模型普惠化 相較于主流模型“封閉”和“額訓練成本”導致中玩家難以進，DeepSeek 堅持開源和低成本戰略，期望讓更多個開發者、教育科研機構、創業公司以相對低檻的式使模型；通過提供模型權重、訓練腳本、推理志等，DeepSeek 希望建個多共贏的開源態，讓研究者與社區能持續增強與拓展其模型能。2.1.2 團隊規模與研發模式 2.1.3 期愿景：AGI 與技術普惠 2.2 發展歷程與產品線（V 系列、R 系列）10DeepSeek 的產品線前主要分為 V 系列 與 R 系列 兩類。V 系列：主打多領域對話與內容成，偏重通性與然語覆蓋度。R 系列：強調推理與思維

19、鏈，以深度邏輯能。隨著技術迭代，DeepSeek 在兩個系列上不斷嘗試新的模型架構與訓練式，并針對不同應場景做差異化優化，逐步形成了V 系列向通場景、R 系列主打專家級推理的雙線發展戰略。1.DeepSeekV2：初步嘗試 發布時間：2024 年初（約在公司成半年后）。技術特點：采主流的 Transformer 架構與基礎多任務訓練，規模在數百億參數左右；針對中與英本進雙語并訓練，具備基礎對話與本成能。局限與意義：性能在當時與些開源模型相當，但與國際線模型仍有差距；為團隊積累了規模數據管理、分布式訓練與社區運營的初步經驗。2.DeepSeekV3：重升級 發布時間：2024 年末，標志著 De

20、epSeek 在技術與規模上的次躍。核創新：MLA（多頭潛在注意）：在處理本時顯著降低計算與存儲負擔；MoE（混合專家）：稀疏激活策略，將模型參數擴張到 6710 億級別；MTP（多 Token 并預測）：次前向可成多個 Token，提升訓練效率與成連貫度。訓練成本與影響：僅耗資約 557.6 萬美元，并在 2048 張降配版 H800 GPU 上完成；其開源策略（MIT 許可）與性能表現受到社區熱烈關注，量開發者開始基于 V3 進次蒸餾或垂直領域微調。3.通性與應場景 V 系列被定位為“更偏對話與內容成”的通模型，對聊天機器、寫作輔助、營銷案成、多語種翻譯等場景具有較好適配度；相較于注重嚴謹

21、思維的 R 系列，V3 等在語格多樣性、回答靈活度上更具優勢。2.2.1 產品線概述與演進邏輯 2.2.2 V 系列：V2、V3 等通對話與內容成 111.研發背景 DeepSeek 團隊發現，在數學推理、編程調試、知識推理等具備難度多步推斷需求的任務中，純粹的對話成模型往往“夠流暢但不夠嚴謹”；于是，他們啟動了專強化邏輯推理與思維鏈可解釋性的 R 系列項。2.DeepSeekR1：核代表 發布時間：2025 年初 模型定位：“深度推理專家模型”，強調數理邏輯、代碼解釋、鏈式思考能；官稱其在多步推理題上擁有接近 GPT-4 的表現。技術特征：強化學習（RL）加持：規模采機器成數據與動判分機制，

22、讓模型反復優化邏輯推理過程；顯式思維鏈（Chain-of-Thought）：輸出中可以呈現中間推理過程，增強可解釋性；訓練成本僅約 600 萬美元：再度印證了 DeepSeek 在有限資源下做模型的能。3.R 系列的特點與互補性 R 系列與 V 系列形成互補：V 系列適合般對話和內容成，R 系列在復雜、多步驟推理場景表現更優。前 R 系列主要以 R1 為代表，后續 DeepSeek 還計劃推出 R2、R3 等，進步提升跨學科推理（如醫療診斷、融分析）的準確率與知識內在關聯度。多模態擴展：DeepSeek 計劃在未來版本中融合圖像、頻、視頻等多模態信息，使 V 系列與 R 系列不僅能成本，還能理

23、解與處理其他媒體數據。具調與插件態：隨著產業界對具化模型需求增加，DeepSeek 也在探索為其模型提供插件化接，便于軟件商或個開發者快速集成到作流。商業化與垂直應：V 系列可通過與社交媒體、客服系統、內容創作平臺結合，提供對話成及本創作等付費服務；R 系列適合附加值場景，如融決策、醫療診斷、科研輔助分析等，需要更的邏輯性與準確度。2.2.3 R 系列：R1 等深度推理與邏輯思維 2.2.4 產品線未來展望 12從 V2 到 V3、從最初對話成到超規模稀疏激活架構的應，V 系列彰顯了 DeepSeek 在通語模型上的持續進化；R 系列則進步聚焦復雜推理和嚴謹思考，為數理邏輯、代碼推理等難度場景

24、提供了更專業化的解決案。V 系列重覆蓋與語多樣性，適配各類通或創意場景；R 系列抓難度推理與思維鏈深度，解決模型“會說話卻不會嚴謹思考”的痛點。產品線的區分，使 DeepSeek 能在開源與性價的同時，針對不同需求提供差異化案，也為后續 DeepSeekR1、V3 甚更多后繼版本奠定了清晰的發展路徑。難度數理任務DeepSeekR1 在研發之初就針對數學、編程和邏輯推理等需要多步推斷的問題進了專項優化。通過在微調階段（Fine-Tuning）結合強化學習（RL），模型能反復校正身在推理過程中的錯誤，并逐步增強鏈式推斷能。對于數學題，R1 可在回答中列示推導步驟，檢驗中間運算正確性；對于編程解析

25、，R1 能閱讀并理解多代碼邏輯，給出改進建議或調試思路。嚴謹思維鏈（Chain-of-Thought）R1 不僅輸出最終結論，還會將“思維過程”顯式呈現在回答中，類似類在解題過程中的推理筆記。這讓模型更加“可解釋”：戶可查看中間過程來判斷是否出現偏差；也便后續將其“思維鏈”蒸餾到更模型中，實現能移植。極少標注+強度機器學習 深度推理任務往往需要量帶詳細推理過程的示例，但編寫耗時耗。為此，DeepSeekR1 采2.2.5 結 第 3 章DeepSeek-R1：主要特征與開源理念 3.1 專注推理與思維鏈的專家模型 3.1.1 深度推理與邏輯嚴謹度 3.1.2 RL 驅動的我訓練與評估 13動判

26、分和多模型對（如 GRPO，群體相對策略優化）的法來成海量質量樣本。動判分：在數學題或編程題中，模型答案可直接通過程序測試、驗證結果正確性；模型評估模型：新舊策略對，選取更優回答進下輪訓練，需規模審核。對與強化在些開放性問題上，DeepSeekR1 仍需定程度的類反饋進“對”（Alignment），以保證回答不偏離預期，但整體依賴度已遠低于傳統 RLHF（類反饋強化學習）。模型整體朝著更效、更動化的強化推理迭代。差異化與優勢相較于主打“對話流暢性”與“創意成”的通模型，R1 在嚴謹推理場景尤為出，可以幫助戶完成數學解題、代碼調試、復雜問答等對準確性要求極的任務。與 V 系列互補 DeepSee

27、k 官建議在多數常對話與案成上仍使 V3、V2 等通模型，遇到必須邏輯精確、縝密推斷的需求（如科研、融、編程調試），可切換或并調 R1。開源內容DeepSeekR1 不僅釋放最終模型權重，還公開訓練腳本、志、推理 Demo、配置件等；并采MIT 許可，允許任何個或企業在商業場景下使、改進并再分發。業內影響 與 GPT-4、Claude 等閉源商模型形成鮮明對；這種完整開源式為中企業、學術機構提供了零檻獲取平模型的機會，也吸引了批開源社區貢獻者進次開發。訓練成本僅約 600 萬美元 與 GPT-4 據傳的數千萬上億美元投相，R1 訓練費相當“親”；在模型領域被譽為“AI 界的拼多多”。3.1.3

28、 專家模型定位 3.2 開源策略與低成本性能定位 3.2.1 全開源：MIT 許可 3.2.2 成本與性能權衡 14核法 MoE 架構：采稀疏激活，幅降低計算量；數據策略：機器我成，量削減標注經費；算調配：在降配版 H800 GPU 上全棧式系統優化，確保 GPU 利率；PTX 級指令：最化硬件性能，減少對級庫的依賴和冗余。適合低算環境部署得益于稀疏激活和多重并優化，DeepSeekR1 的推理時延與硬件需求均相對可控，對于些 GPU 資源有限的團隊，更加易于落地。輕量化與蒸餾潛多家社區團隊已基于 R1 的權重進模型蒸餾，將“思維鏈”或“邏輯能”部分遷移到量級更的模型中，為移動端或邊緣場景帶來

29、可能性。規模差異GPT-4 可能擁有遠超 R1 的參數規模（上萬億級），但模型具體結構與訓練細節封閉；R1 則以 MoE 稀疏激活控制實際計算量。3.2.3 實際應價值 3.3 與主流模型（GPT-4 等）的對 3.3.1 模型規模與性能 模型參數規模訓練成本開源/閉源 強項DeepSeek-R1 6600 億(MoE稀疏)$600 萬美元 開源(MIT)復雜推理、數學、編程邏輯GPT-4(OpenAI)1.8 萬億(推測)數千萬上億美元 閉源通對話、多模態（部分）Claude 2(Anthropic)未公開數千萬美元級閉源多輪對話安全、對DeepSeek-V3 6710 億(MoE稀疏)$5

30、57.6 萬美元 開源(MIT)通對話、效率稀疏架構15性能對在多步邏輯、編程調試或數理推理等任務上，R1 表現逼近或部分超越 GPT-4（根據社區實測及官測試），在通場景與語多樣性，GPT-4 依舊保持領先。開源態 R1 提供完備的訓練代碼和推理腳本，允許次開發、垂直領域微調和模型蒸餾；批社區開發者可快速基于 R1 開發插件和應，幅加速模型落地。閉源模式 GPT-4 與 Claude 2 主要通過 API 服務或付費訂閱式商，性能雖優秀但權重開放；不利于科研機構或團隊對底層細節的掌控，也難以進靈活的本地化部署。DeepSeek 以“性價”切市場，爭取對成本敏感或對可控性要求的客戶與開發者；致

31、于構建個開源+低成本的繁榮態，將潛在戶規模最化。OpenAI 等 擁有雄厚資本與算資源，能在多語、多模態場景保持快速迭代；但封閉商業模式導致的檻與成本，也給了 DeepSeek 等開源競爭者空間。DeepSeekR1 作為個*“深度推理專家”，在鏈式思維和復雜邏輯任務上擁有與 GPT-4、Claude 等閉源模型相抗衡的實，并通過MIT 許可的全開源*將硬件與研發檻幅拉低。這種差異化策略使其在國際模型格局中備受關注，也成為開源社區與中企業進模型開發的選之。（完第 3 章結束）3.3.2 開源/閉源態差異 3.3.3 成本與商業策略 3.3.4 結 第 4 章四創新深分析 16在有限算與資投的前

32、提下，DeepSeek 之所以能訓練出與國際頂尖模型相當、甚在某些維度更具優勢的模型，歸功于其在數據、模型、系統、硬件這四關鍵環節的系統性創新。本章將就這四創新逐進深剖析。初步監督微調（SFT）DeepSeek 通過較少量的標注數據（僅占總訓練樣本的極例）完成模型的基本對。例如：a.在對話場景上，標注員會提供部分質量問答示例；b.在數學、編程等特定領域，則編寫部分精細的解決案，以讓模型在早期具備正確的思路和格式。標注與模型成相結合 標注數據于“矯正”模型對話格、格式致性；模型動成+動判分則承擔起“規模、細粒度”教學的主。數學題 只要題有明確的數值/程解，就可在模型成答案后，腳本或數學具進驗證；

33、若回答正確則給模型正向獎勵，否則給予懲罰或較低得分。編程題 使動化測試框架/編譯器驗證結果；如通過全部測試例，則評為“正確答案”。作：量降低對批改的需求；模型能快速迭代并“學會”更嚴格的邏輯推理與調試思路。獎勵模型（RM）4.1 數據集準備創新：極少標注+強機器學習 4.1.1 樣本標注與基礎對 4.1.2 動判分與機器學習(1)針對可驗證任務的動評分(2)針對開放性任務的獎勵模型 17當問題缺少客觀判分標準時（如開放式問答、創意寫作），DeepSeek 在內部還訓練了個或組“獎勵模型”于打分。這些獎勵模型通常以精選的數據微調來，能幫助識別回答的合理性、連貫性與價值。群體相對策略優化（GRPO

34、）并傳統規模 RLHF，需要量類反饋；是將新舊策略（Policy）的回答兩兩對，讓模型主選擇更優答案，逐步淘汰較差策略，減少對預的依賴。模型成樣本在某些邏輯推理場景，DeepSeek 也會調家先前或其他版本模型（如 R0、V3 的專家組件）成初步解答，再由新模型進對學習或判分。數據規模與多樣性 通過機器學習機制，可快速擴展到海量的問答/推理對，讓模型對多樣化場景；強化學習過程中，“有錯誤的樣本”也能成為寶貴素材，幫助模型持續糾錯與收斂。1.幅減少成本傳統模型往往需要數百甚上千進標注，DeepSeek 則依賴機器成、動判分，幅削減了投。2.加速模型適應通過動化強化學習流程，模型能夠持續“糾學”，

35、更新迭代速度提。3.更深度的推理能數學、編程等可客觀判定的任務特別適合機器評分，讓模型得到更豐富、準確的訓練反饋，推動了 DeepSeekR1 在嚴謹推理領域的表現。針對規模語模型（LLM），DeepSeek 在核架構層結合了多頭潛在注意（MLA）、*混合專家（MoE）以及多 Token 并預測（MTP）*三關鍵模塊，形成了性能與效率兼顧的定制化 Transformer 變體。4.1.3“AI 教 AI”的循環增強 4.1.4 效果與意義 4.2 模型訓練架構創新：MLA+MoE+MTP 18基本原理 傳統多頭注意需要在本時保存龐的 Key/Value 矩陣；MLA 先將 Key/Value

36、投影（Projection）到更低維的“潛在空間”（Latent Space），減少存儲與計算量。優勢 a.降低顯存占：在序列場景下，KV 緩存占顯存量顯著減少；b.運算效率提升：因為 Key/Value 在投影前就已降維，后續注意計算量隨之降低；c.與標準多頭相當的性能：實測顯示，通過適當的投影維度和歸化操作，MLA 在準確度與傳統多頭注意相差，卻能顯著節省資源。稀疏激活原理 將模型劃分為量“專家絡”（Expert），每個專家負責不同類型或領域的特征提??；在次前向推理時，僅激活少數專家來處理輸 Token，降低實際計算量。DeepSeekMoE 的改進 輔助損失的負載均衡策略：傳統 MoE

37、模型常需額外引均衡損失（如 Auxiliary Loss）來防“熱專家”過載；DeepSeek 設計了套可訓練偏置（Trainable Bias）與動態路由機制，讓各專家動分配流量，減輕了額外超參的調優負擔。擴展到超參數 在理論上可將參數規模拓展數千億甚萬億級，但由于稀疏激活，模型實際推理時的計算量仍相對有限；DeepSeekV3（6710 億參數）與 R1（6600 億）均采此架構實現容量與可控推理成本并存?；貧w模型的優化常規 Transformer 在訓練階段次僅成下個 Token，需重復多輪前向傳播；MTP 則允許在次前向中并預測若后續 Token，顯著提升訓練效率。收益 a.加速收斂：

38、更多訓練信號在同時間段內產；4.2.1 多頭潛在注意（MLA,Multi-Head Latent Attention）4.2.2 混合專家（MoE,Mixture of Experts）4.2.3 多 Token 并預測（MTP,Multi-Token Parallelism）19b.增強連貫性：模型同時考量多個后續 Token 的交互，利于成端的全局語義致性；c.減少重復計算：在訓練階段顯著縮減迭代次數，降低總算開銷。MLA、MoE、MTP 三者結合，使 DeepSeek 既具備超模型容量（因 MoE 稀疏擴張）和訓練效率（因 MLA、MTP），能在序列或復雜推理中保持性能不衰減。這套定制的

39、 Transformer 變體在 DeepSeekV3、R1 中均得到驗證，對提升模型質量與降低訓練成本下“核功勞”。在模型訓練中，分布式系統與算調度占據關重要的地位。DeepSeek 研的 HAI-LLM 框架（Highly Automated&Integrated LLM Training）幅提升了集群利率與通信效率。DualPipe 流線并 將模型拆分為若流段（Pipeline Stage），前向和反向可在流線上重疊執；減少傳統流線的空泡期，使 GPU 不再在正反向切換時處于空閑狀態。專家并（Expert Parallelism）針對 MoE 的絡分配進并化操作，讓不同節點處理不同專家；

40、Warp 級別對 Token 路由進調度，保證負載均衡與通信效率。ZeRO 數據并 采 ZeRO（Zero Redundancy Optimizer）原理，將模型的優化器狀態、梯度等分塊存儲在各節點，最化減輕單節點顯存壓。通過 CPU Offload 等技巧進步節省顯存，為稀疏激活的超參數規模提供可能。Warp 級通信內核 DeepSeek 為跨節點 All-to-All 與路由交換編寫了定義 CUDA/PTX 內核，精確控制 Warp 級并度；與 InfiniBand+NVLink 硬件深度結合，減少“毫秒級延遲”對規模訓練的影響。4.2.4 綜合優勢 4.3 算調配系統創新：HAI-LLM

41、、負載均衡、FP8 等 4.3.1 分布式并框架：DualPipe+專家并+ZeRO 4.3.2 通信優化與負載均衡 20路由局部化 MoE 中，各 Token 只需要路由到少數個“候選專家”，避免在每步都進全節點播，顯著降低通信流量；內部監控各專家 GPU 利率，動態調度 Token 流，以防出現局部過載或閑置。FP8 混合精度 為進步提升矩陣運算和通信帶寬利率，DeepSeek 采FP16+FP8或 BF16+FP8 混合精度案。在保持模型收斂穩定性的前提下，幅提升運算速度，減少顯存占。激活重計算（Activation Checkpointing）為減顯存負擔，正反向計算時只存儲必要的激活

42、，在反向需要時再進前向重算；與 ZeRO 數據并、CPU Offload 結合，實現超模型在受限 GPU 環境下的成功訓練。在這些系統性優化下：1.算利率顯著提升 DeepSeek 團隊宣稱在 2048 張 H800 GPU 集群上可穩定維持于 85%的 GPU 使率；2.訓練周期縮短 V3、R1 等級別的超模型訓練在約 55 天內完成，遠低于傳統模型通常需要的 23 個或更時間；3.通信瓶頸顯著降低 Warp 級并和路由局部化的結合，有效減少了規模 All-to-All 操作，使每個節點的通信閑置時間降最低。CUDA 通庫的瓶頸 模型訓練中使階庫雖便捷，但往往難以滿個性化的稀疏激活、多維路由

43、與低精度混合等需4.3.3 FP8 混合精度與內存管理 4.3.4 效果與評估 4.4 底層硬件調創新：繞過 CUDA，直接使 PTX 4.4.1 PTX 指令級編程動機 21求。PTX（Parallel Thread Execution）Nvidia GPU 的低級中間語，可實現對線程束（warp）、寄存器、Cache 等硬件資源的細粒度控制；在特定場景下能榨 GPU 新架構的潛，幅提升定義算的效率。MoE 路由內核 直接在 PTX 層實現 Token-to-Expert 的動態分配和通信調度，跳過了級庫可能帶來的額外開銷；Warp 級路由與融合核（Fusion Kernel），減少了不必要

44、的內存拷和同步操作。FP8 矩陣運算內核 針對混合精度場景，DeepSeek 開發了定義 GEMM（通矩陣乘法）內核，持 FP8/FP16 轉換及保留必要的數值精度校正；GPU 的寄存器和共享內存利率提升，理論上可標準 CUDA 庫快 10%20%。背景受限于國際芯制裁，中國市場獲得的 H800 GPU 相對于的 H100 在算與帶寬上有所降配。深度優化適配 DeepSeek 通過對 PTX 指令的細節調整，如 Warp 調度策略、線程塊、寄存器堆分配等，盡量彌補硬件降配帶來的性能不；利 NVLink、InfiniBand 通道設計專通信調度算法，最化絡帶寬。實際收益 據官測試，DeepSee

45、k 能在 H800 集群上實現與 A100/H100 相近的運算效率，使其在被封鎖或受限的硬件環境下依舊可以*“投訓練模型”*。4.4.2 DeepSeek 的 PTX 定義內核 4.4.3 在降配版 H800 上的極致適配 4.5 綜述：四創新的協同效應 22通過數據集、模型架構、算調度以及底層硬件調四層的創新，DeepSeek 形成了條低成本、效率、可持續演進的模型研發路徑：1.數據層：極少標注+機器判分 與 AI 學習幅降低訓練數據開銷；2.模型層：MLA、MoE、MTP 等新穎架構提升模型容量與效率并，增強對本與復雜推理的適應；3.系統層：HAI-LLM（DualPipe+專家并+Ze

46、RO）配合 Warp 級定義通信內核，讓 GPU 集群在受限算下也能維持利率；4.硬件層：PTX 級編程跳過 CUDA 通庫限制，在 FP8 計算、MoE 路由等實現極致性能，充分挖掘降配版 H800 的潛。這套全棧式創新為 DeepSeekR1、V3 等系列模型的成功提供了堅實撐，使其在與 GPT-4 等巨型閉源模型的競爭中，依靠“創新”“單純的算投”贏得了席之地，也為后續更多開源模型的研發指明了條可的性價道路。DeepSeekR1 官宣稱訓練總成本：約 600 萬美元 硬件規模：2048 張降配版 H800 GPU（分布于若機柜集群）訓練周期：約 55 天（合計約 1320 時）參數規模：

47、6600 億（稀疏激活下的有效計算量于全密度）主要創新貢獻：MoE 架構+FP8 混合精度+PTX 底層優化，讓規模訓練在有限預算內變得可。DeepSeekV3 成本：約 557.6 萬美元 GPU 配置：同樣基于降配版 H800，但專業針對通對話與內容成場景；規模：6710 億（MoE 稀疏）周期：與 R1 接近，受數據與模型迭代步驟影響，整體在 5060 天的范圍內。第 5 章訓練成本與效率評估 5.1 相較主流模型的成本對 5.1.1 DeepSeekR1/DeepSeekV3 的訓練成本 23GPT-4 坊間傳聞：訓練投可達數千萬甚上億美元，具體數值尚未官披露；硬件：據稱主要由 Mic

48、rosoft Azure 超集群（含數萬張 GPU）持，計算量極為龐。Claude 2(Anthropic)資規模：Anthropic 獲得來 Alphabet 等多投資數億美元；訓練成本：具體不公開，但估計少在數千萬美元級別。對意義：說明國際頭部模型通常砸下巨額資與頂尖 GPU 資源；另表明 DeepSeek 的“投達成模型”在業界形成鮮明對照，也成為其核話題。閉源模型 多依賴規?；顿Y，短期內通過 API 收費、定制化服務等式變現；技術細節度保密，外界法復其訓練成果或底層算優化。DeepSeek 的開源價值 公開權重、代碼、志，其他團隊可基于其成果再改進，避免重復“從零開始”投；此舉對業整

49、體的成本節省或將于單企業的利益回收，符合“開源普惠”理念。GPU 成本 DeepSeek 采購了 2048 張降配版 H800 GPU，單卡性能雖不及國際版 H100，但價格相對更可承受；同時利 PTX 定義指令與通信優化，彌補硬件降配帶來的性能差距。機房與電消耗 訓練近 2 個的 GPU 集群在電費、空調制冷等亦是筆不出；DeepSeek 通過流線并、激活重計算、GPU 負載調度等式，提利率，減少“空5.1.2 GPT-4、Claude 等閉源模型的傳聞投 5.1.3 開源/閉源與成本分攤 5.2 關鍵開銷與資源利率 5.2.1 硬件投：GPU、機房與電費 24轉”能耗。標注團隊規模 在初期

50、 SFT 階段，僅使了相對少量（數、千例示范）的標注；后續則主要依賴機器動判分與模型我成問答，整體標注成本遠低于需要規模標注的傳統 RLHF 做法。數據獲取 DeepSeek 官及技術報告顯示，其通預訓練數據來源包括互聯開放本、開源代碼倉庫、學術論、題庫等；版權和合規審核部分需要定費與審核流程，但沒有為數據次清洗投過成本（部分直接腳本清理過濾）。并調度 如前章所述，DualPipe、Warp 級別通信優化極提升了 GPU 算利率；在正反向計算與通信重疊下，“浪費時間”被壓縮到極低，單個 Token 的訓練代價減少。稀疏激活與精度管理 稀疏激活（MoE）保證每次僅參與部分專家，使實際計算量遠于“

51、名義參數規?！?；FP8/BF16 混合精度加速矩陣運算，進步將 GPU 浮點性能壓榨到極致。典型效率指標 DeepSeek 官公布的“每秒訓練 Token 數”在同等規模下出般模型近 1.31.5 倍；訓練完 1 萬億 Token 級別數據僅需 5060 天，這對中型研發團隊疑是顯著提速。資占 對國外模型所需的巨額訓練費，DeepSeek 的數百萬美元雖在般初創企業眼中仍是開銷，但幅低于“上億美元級別”，在資本市場和科研機構看來相對容易承受。核險 采降配版 GPU 的性能險；數據動判分與獎勵模型可能出現偏差；5.2.2 標注與數據獲取成本 5.2.3 訓練效率與 GPU 利率 5.2.4 效益

52、與控平衡 25但 DeepSeek 通過全鏈條優化（MoE、HAI-LLM、PTX）成功降低了這些險，并且在社區的泛測試下保持了穩定性。1.數據標注模式：DeepSeek：極少標注+泛機器判分/學習 傳統：需要規模 RLHF，動輒百萬時成本 2.模型架構：DeepSeek：稀疏激活(MoE)+MLA+MTP 傳統：常全密度 Transformer，規模越算消耗越恐怖 3.系統與硬件優化：DeepSeek：DualPipe+FP8+PTX 級定制內核 傳統：通?；谕蚣芘c CUDA 庫，法實現如此精細化調度 參考指標：時間成本/Token 數 DeepSeekV3/R1 在 H800 集群上約

53、 55 天處理近萬億級 Token；傳統模型若參數相當（數千億），在同等硬件或 A100 級別 GPU 上往往需要更時間，且費昂。Cost-to-Performance Ratio（性價）以 RL Benchmark（MMLU、Codeforces、Math 題庫）測得的性能對所需預算，DeepSeekR1 實際呈現出常的 P/P（Performance/Price）。優化優先級：并只有堆疊 GPU 才能獲得模型領先效果，從數據采集到分布式計算、底層硬件指令的全棧式創新才是關鍵；開源協同：DeepSeek 將其系統和框架開放給社區，可快速迭代與驗證新的優化思路，進步提升效率；5.3 效率評估：

54、綜合對與總結 5.3.1 與傳統模型訓練流程的差異 5.3.2 訓練效率指標簡析 5.3.3 對業的啟示 26普惠與競爭：效、低成本訓練模式的興起，降低了模型賽道的檻，也在定程度上倒逼閉源優化其成本結構或開放更多接。本章從多維度對 DeepSeekR1 及其前/后續版本（如 V3、未來 R2）的訓練成本與效率進了量化評估，并與國際閉源模型做了對。結論顯示，在受限硬件（降配 H800）和有限資（數百萬美元級）的條件下，DeepSeek 通過四創新在數據、模型、算與硬件調上做到了極致優化，將整體 GPU 利率、訓練速度和模型性能都保持在流準。這種*“少花錢、辦事”*的成就，為國內外更多研究機構、初

55、創企業開啟了條值得借鑒的性價模型研發之路，也構成了 DeepSeek 與 GPT-4 等國際巨頭在成本側競爭的重要砝碼。從閉源向開放此前，國際模型（如 GPT-3、GPT-4、PaLM、Claude 等）多采取閉源策略，并以 API 式對外提供有限度接。這在定程度上限制了科研機構與中企業的深度使，也讓獲得了絕對的市場壟斷地位。DeepSeek 開源的典型意義 MIT 許可意味著任何可由下載、改造并進商業化再分發；這種徹底開放在模型領域極其少，引發了全球開發者和產業界的強烈關注；也成為業界普遍討論的*“開源范式轉型”*經典案例之?！皟r格戰”與“成本命”5.4 結 第 6 章業影響與中美 AI 競

56、爭 6.1 市場格局沖擊與開源態 6.1.1 開源模型的崛起 6.1.2 對市場格局的潛在沖擊 27DeepSeekR1、V3 等的性價做法，被稱作“AI 界的拼多多”，倒逼些開始思考如何降低運營成本或開放部分模塊；更有可能刺激其他團隊也開源路線，形成以開源模型為核的商業態。中企業的機遇 開源模型降低了模型技術壁壘與準成本，中玩家能更快地構建定制化解決案；此舉或將催出量垂直細分應（如醫療、法律、教育等領域），創造全新市場需求。社區貢獻 在 DeepSeekR1 開源后，已有社區開發者衍出蒸餾模型、Fine-Tuning 版本，于移動端或私有部署；也有團隊基于其插件接，開發 AI 助、知識庫問答

57、等應。良性循環 開源態的良性循環有助于模型本身不斷迭代和演進，也讓更多能分享技術紅利，進步鞏固 DeepSeek 的業地位。背景美國對華出限制使得中國獲得的 NVIDIA H800 GPU 在核指標（如浮點性能、帶寬）上低于國際版 H100；對模型訓練構成定阻礙。DeepSeek 突破 通過全棧式創新（包括 PTX 底層指令、Warp 級通信優化、MoE 架構），DeepSeek 依然在降配 GPU 環境下完成超規模模型訓練；打破了“沒有全功率 GPU 就法訓練頂尖模型”的傳統認知。純堆硬件 vs.程優化 過往國際傾向于量采購頂尖 GPU，在數據中“硬堆”算，以追求更模型、更短訓練6.1.3

58、態共創與次開發 6.2 對美國芯封鎖的啟示 6.2.1 降配版 H800 與算限制 6.2.2 軟硬件協同的重要性 28時間；DeepSeek 的經驗表明，程化和算法創新同樣能釋放硬件潛能，減少對昂貴算堆疊的依賴。對中國 AI 產業的啟示 不必在短期內與國際端硬件“”硬碰硬，是可通過軟件架構、分布式調度、指令級編程等式，實現性能最化；這為在芯供應受限的國內 AI 領域提供了平研發的可路徑。主可控 vs.國際合作 DeepSeek 既代表了中國團隊在模型上的主創新實，也以開源形態讓國際開發者共同受益；這種模式可能在中美技術競爭中形成“化封鎖為機遇”的典型案例。競合與平衡 美國芯封鎖雖帶來壓，但也

59、倒逼國內團隊在軟件層更專注于效化和架構創新；未來若封鎖加劇，則更需要扎實的全棧式研發能以持續迭代。是否使閉源模型輸出些媒體與競爭對（如 OpenAI）質疑 DeepSeek 是否在訓練過程中蒸餾過 ChatGPT 或 GPT-4 的回答。若確有證據證明使了閉源模型的輸出進“偷師”，可能觸發法律與版權糾紛；DeepSeek 官多次聲明其數據主要來公開互聯與社區貢獻問答，但仍有少部分灰地帶有待澄清。原創性與數據庫權屬 模型的原始訓練數據涵蓋互聯本、開源代碼、獻數據庫，相關版權與授權問題需要分國別進合規審查；對于戶上傳內容，DeepSeek 也需明示險與責任。6.2.3 中美 AI 博弈下的戰略意義

60、 6.3 合規與海外發展挑戰 6.3.1 知識產權爭議 29國內合規 中國政府對成式 AI 的監管度逐步加強，如對不良內容、虛假信息的審查；DeepSeek 作為家國內團隊，更需在訓練數據、模型輸出過濾等遵守當地法規。海外市場準 在歐盟、美國等地區，AI 產品的隱私保護、版權合規、數據跨境傳輸都有嚴格限制；DeepSeek 若要規模部署海外商版本，需要解決 GDPR 等合規問題，并對對華技術限制可能帶來的政治險。適應審查機制 開源意味著全球任何都可獲取 DeepSeek 的模型權重與代碼，不同國家的法律和審查標準各異；DeepSeek 僅在官發布渠道進合規審查，旦次分發，就可能衍出不受控的使場

61、景。責任邊界 若第三基于 DeepSeek 模型進違規或違法為，責任如何界定依舊是業界尚未完全解決的難題；這在開源模型領域是普遍且復雜的問題，也需要各國政策與法律的配合完善。競爭點 技術層：算、模型規模、數據質量；商業層：企業客戶對成熟服務的需求；態層：開源 vs.閉源策略的戶定位差異?；パa空間 DeepSeek 與閉源在某些場景可形成互補，如型跨國企業仍睞 GPT-4 等閉源服務，但對特定邏輯嚴謹場景或本地部署需求可能選 R1；6.3.2 本審查與國際政策 6.3.3 開源策略下的監管挑戰 6.4 整體定位：從競爭對到態伙伴 6.4.1 與 OpenAI、Meta、Anthropic 等巨頭

62、的競爭與互補 30多家商或將基于 DeepSeek 權重做本地化，另開發私有應。國內產業鏈拉動 從 GPU 集群搭建、數據中建設，到才培養與算法框架研發，DeepSeek 的崛起疑為國內 AI 產業帶來拉動效應；同時也證明了以軟硬件協同創新的式，國內團隊能夠在核模型技術上具備國際競爭。國際開源社區合作 DeepSeek 通過 GitHub 等平臺與海外開發者共同交流，Bug 反饋與 Feature 提案均得到快速響應；這在定程度上中和了中美政治緊張所帶來的技術交流障礙，亦為全球 AI 技術共同體提供正典型。打破“巨頭壟斷”可能 開源模型讓更多中商或個開發者有機會進端 AI 領域，形成多元化態，

63、由少數頭部企業期掌控。健康競爭與共贏模型領域競爭依舊激烈，但也存在協同創新與互利共贏的空間：技術標準與互操作性上，若能通合作，將提升全業效率與戶體驗；監管與合規需要企業與政府共同努，以防出現濫或安全險。本章綜合分析了 DeepSeek 在模型業中的競爭地位、對市場格局與開源態的影響，以及在中美 AI 競爭背景下所承擔的戰略意義與臨的挑戰。關鍵要點包括：1.開源與性價 DeepSeek 開源理念與低預算性能實踐，打破了模型“檻、閉源化”的舊模式，令中企業與科研機構得以更深度參與 AI 態。2.芯封鎖下的突圍 借助 PTX 定義指令、MoE 架構等軟件創新，DeepSeek 在降配版 H800 環

64、境下仍能取得世6.4.2 產業合作與態發展 6.4.3 期影響：態多元化與可持續性 6.5 結 31界流平，具有突破硬件封鎖的示范效應。3.合規與全球化挑戰 對知識產權、數據合規、海外審查等復雜問題，DeepSeek 需穩健處理各關系，平衡“開源普惠”與“合規監管”。4.期愿景：態多元化 在市場與產業層，DeepSeek 或將推動“模型多極化”進程，使開源與閉源雙態競爭并存，激發新的商業機會與技術進步。隨著 DeepSeek 持續迭代，其在業內的定位有望更加穩固，也將進步引領開源模型在全球范圍內的技術與應創新。下章將關注未來趨勢，如多模態擴展、國際化運營與商業化可持續性等潛與挑戰。多模態需求的

65、崛起隨著 GPT-4 等模型開始持圖像理解，業界對多模態（圖、頻、視頻等）模型的呼聲越來越。在醫療影像分析、動駕駛、視頻內容理解等領域，單本模型不再能滿多樣化需求。DeepSeek 的多模態規劃 官透露過將來會在 V 系列或 R 系列的后續版本中，引視覺、語等額外模態的訓練數據；借助稀疏激活（MoE）和 MLA（多頭潛在注意）的序列處理能，可能通過加裝視覺專家絡、頻專家絡等式實現“并多模態推理”；挑戰在于數據獲取與標注、模型結構適配，以及如何在降配版 GPU 環境中實現效多模態訓練。模型變身“操作員”第 7 章未來展望與可能挑戰 7.1 多模態與具調 7.1.1 從本到多模態擴展 7.1.2

66、具/函數調與插件態 32業與商業應希望模型不僅能理解和成本，還能調外部函數/插件，如數據庫查詢、計算公式執、軟件接操作等。DeepSeek 的潛 其開源屬性利于社區基于 R1/V3 的模型權重，開發多種插件化案（類似 ChatGPT Plugins）；R 系列在邏輯推理上更占優勢，如果能配套函數調，將極提升編程輔助、財務計算、科學研究等場景的實價值。挑戰 具接的標準化與安全性；第三插件質量參差不，可能引潛在安全漏洞；如何平衡“讓模型主調外部資源”與“防不當或危險調”之間的沖突。歐盟和美國市場 對數據跨境、戶隱私、內容合規都存在嚴格限制；開源模型在歐洲更受歡迎，但也需符合 GDPR，需對訓練數據

67、和戶交互進合規評估。政治與地緣險 中美科技與地緣博弈依舊存在，若局勢惡化，DeepSeek 出海的政策與供應鏈環境將更具不確定性；可能遭遇某些國家的出管制、API 封鎖或法律訴訟。是否使閉源模型輸出進蒸餾OpenAI 等商業巨頭可能質疑 DeepSeek 是否利了 ChatGPT/GPT-4 的回答數據進逆向蒸餾；DeepSeek 官聲明主打“開源有數據”，但仍需在法律層提供更多可審計證據?；楹献骰蚧ハ嗲謾?？在開源社區，些可能將 GPT-4 的成結果意中并 DeepSeek 的訓練集，導致潛在侵7.2 國際化與知識產權爭議 7.2.1 海外市場與合規性 7.2.2 與國際閉源模型的版權糾紛

68、33權險；這種“數據互相混雜”的復雜性在國際范圍尚明晰先例和法理判例，需要進步規范。透明度需求模型開發過程中，如能公開更多數據來源（如爬取某些公共數據庫、維基百科、開源 GitHub 倉庫），并聲明許可證與授權條款，則可降低侵權險。DeepSeek 的做法 已在技術報告中列出主要數據來源，但尚有部分爬取數據暫未公開完整索引；后續若想在全球范圍內深度商業化，需要盡量透明并遵守海外各地對版權和數據合法性的審查。開源+身研發投 DeepSeek 前的營收模式尚不明確，除了少部分企業級定制或技術持外，量開源貢獻并不能直接帶來夠現流。潛在盈利向 a.企業級付費服務：私有化部署持、定制化微調、SaaS/O

69、n-Premise 結合；b.具態平臺：類似 ChatGPT Plugins，向第三開發者提供統市場和分成機制；c.增值功能或數據服務：如專業領域數據集、業預訓練模塊出售，或端算咨詢與培訓?；仞伾鐓^ vs.商業化存 徹底開源雖有利于技術普及與社區參與，但如何維持公司運營與研發投成為關鍵；若盲收費，可能傷害開源態，失去主要戶基礎?；旌夏Ｊ?“基礎開源，增值付費”可能是種較常路徑；例如：基礎模型免費，企業可購買級微調、私有部署安全包、原技術持等。7.2.3 知識產權與培訓數據的透明度 7.3 商業化可持續性 7.3.1 研發資與盈利模式 7.3.2 開源社區與企業服務的平衡 34深度協作 與國內外

70、科研院校、業頭公司合作進規模測試、驗證與場景化實踐，有助于共同提模型質量；能否建*“DeepSeek 態聯盟”*或類似社區組織，也決定了后續升級、更新、合規等作的可持續性。險與挑戰 若競爭對（尤其是閉源）突然發布兼具性能更優且價格更低的商服務，DeepSeek 需要快速應對；維護開源社區的積極性與穩定性，需要持續地技術投和檔持?；趯?DeepSeek 當前成果與外部環境的綜合分析，可預其在未來若年內將臨以下機遇與挑戰：1.機遇 多模態時代：若能結合稀疏激活、PTX 優化等技術，DeepSeek 在圖、語、視頻等多模態同樣具備性價競爭；插件化/函數調：將“專家模型”與具操作鏈接起來，可在企業級

71、場景中顯身；態繁榮：開源模式為DeepSeek 帶來全球社區貢獻，推動功能擴展與質量提升。2.挑戰 國際化與合規：在版權與數據審核漸嚴格的全球環境下，需要更完善的審計和許可證管理；競爭升級：巨頭閉源模型不斷迭代，多家新興開源模型也涌市場，業競爭會更加激烈；商業化持續投：額研發資仍是模型迭代必需，如何平衡社區開源與企業營收是關鍵抉擇。DeepSeek 的道路將是“多模態、多態、多場景”的進步融合，其在研發實、開源態和成本效率等均具備相當優勢，只要在國際化和商業化進程中保持穩健與合規策略，完全有潛在全球模型版圖中占據重要席。（完第 7 章結束）7.3.3 期態運營 7.4 結：展望與挑戰并存 35

72、1.DeepSeek 背景與產品線 團隊通過強度研發，在短期內推出了 V 系列（V2、V3）和 R 系列（R1）等多款模型；其中 V 系列更偏通對話與內容成，R 系列主打深度推理與思維鏈可視化。2.DeepSeek-R1 的專家模型定位 利極少標注與強化學習，量機器動判分，深化數學、編程、邏輯推斷能；MIT 許可的完全開源，訓練成本僅約 600 萬美元，適合中企業與開源社區次開發。3.四創新：數據、模型、算、硬件 數據層：極少+強機器學習；模型層：MLA、MoE、MTP 等稀疏激活與并預測結合；系統層：HAI-LLM 分布式框架+FP8 混合精度，最化 GPU 利率；硬件層：PTX 級指令繞過

73、 CUDA 通庫，充分挖掘降配版 H800 的潛能。4.訓練成本與效率 在硬件受限與預算有限的條件下，R1、V3 等依然達到了堪 GPT-4 等閉源模型的推理能；獲得了很的性價與社區認可度。5.業影響與中美 AI 競爭 以開源和創新為路徑，DeepSeek 展示了在芯封鎖下依舊實現世界級模型的可能；其出現為國內外模型態帶來更多競爭與選擇，也在全球范圍內引發對“開源模型”前景的討論。6.未來展望 多模態、插件態、國際化與商業化均是 DeepSeek 后續發展的重要向；臨知識產權、數據合規、態運營等多重挑戰，需要平衡開源理念與盈利模式的可持續性。1.“創新抵算”的全棧式思路 第 8 章總結與參考資

74、料 8.1 總體評價與業意義 8.1.1 回顧核要點 8.1.2 對業和技術范式的啟示 36DeepSeek 通過 MoE 架構與 PTX 底層優化證明：并必須量堆 GPU 才能達成優秀模型性能，系統與算法層的突破具有巨潛。2.開源與普惠 開源模型能吸納更泛的開發者與社區量，加快技術迭代并促進產業多元化；這為中企業和科研機構帶來了真正的“AI 平權”機會。3.競爭與合作并存 模型格局既有投閉源巨頭，也有不斷涌現的開源團隊，者的博弈與合作或將塑造 AI 業下個 510 年的發展路線；監管與國際合規的挑戰也將推動各國在 AI 法律與標準化領域更緊密協調。結合 DeepSeek 的實踐經驗，可對模型

75、領域總結出以下點關鍵思路：1.稀疏激活與強化學習結合規模參數擴張并不定要線性增加計算量；適度的稀疏激活（MoE）與強化學習策略能同時兼顧可擴展性與質量。2.數據構建的動化極少標注、利模型成與動判分，可幅節約成本并加速多樣化訓練樣本構建，尤其適于數學、編程等可動評判領域。3.底層系統與硬件調優的價值從流線并、通信優化到 PTX 指令級編程，軟硬件協同可幅提升訓練效率；對受限硬件尤其關鍵。4.開源態的期價值真正的開源（權重、代碼、訓練志）能帶來闊社區合作與快速迭代，定程度上彌補了資不與硬件落后的劣勢。1.DeepSeek 官博客/技術報告 https:/ 包含 DeepSeekR1、V3 詳細技術

76、細節、訓練志、開源倉庫鏈接等。8.2 對模型領域的啟示 8.3 主要參考獻與延伸閱讀 372.“DeepSeekR1:Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning.”https:/arxiv.org/html/2501.12948v1 DeepSeek 團隊發布的學術論/預印本，解析 R1 的鏈式思維與強化學習法論。3.“開源模型那么多，DeepSeek V3 憑啥震動全球 AI 圈？”（易數科，2025）深度報道 DeepSeekV3 的成本、架構創新、社區反響等。4.InfoQ 專欄：“DeepS

77、eek Open-Sources DeepSeekV3,a 671B Parameter Mixture of Experts LLM.”對 V3 的技術亮點與開源策略的深解讀。5.NVIDIA Developer Blog:“Optimizing LLM Training with PTX-Level Custom Kernels.”2025 從 GPU 底層編程度介紹 DeepSeek 如何繞過 CUDA，度定制通信與算執。6.OpenAI.“GPT-4 Technical Report.”2023.雖然 GPT-4 仍閉源，但其官公開的部分評測與能宣稱可與 DeepSeekR1 進對。7

78、.Anthropic.“Claude 2 Model Card and Evaluations.”2024.Claude 2 的多輪對話安全性和對策略，展示了閉源模型在安全合規的設計思路，可對 DeepSeek 的“監督+開源”式。8.相關學術論與業報告 如 MMLU、Codeforces 等標準測評基準的公開數據；各類關于 RLHF、MoE 架構、FP8 混合精度訓練的研究章。1.數據有限性 報告中的訓練成本、性能指標等信息主要來 DeepSeek 官與公開媒體報道，實際數值可能隨時間演變或在不同測評環境下有所差異。2.合規與安全 本報告僅從技術與業層對 DeepSeek 做評述，不代表任何

79、法律合規意；對于內容版權、隱私保護、國際審查等敏感議題，應以當地法規與官解釋為準。3.不斷演進 模型技術更新換代極快，DeepSeekR1、V3 所的技術案、代碼版本也在迭代；請讀者隨時關注官 GitHub 或技術博客獲取最新進展。8.4 免責聲明與后續說明 38DeepSeek 的出現，以其“開源+性價+強推理”的模式，打破了過去閉源模型壟斷、瘋狂砸算才能出成果的固有觀念。它在不依賴頂級 GPU 資源的情況下，通過多層次創新（數據學習、MoE 架構、HAI-LLM 框架、PTX 底層編程）打造出與 GPT-4 等閉源模型接近或相當的競爭。這種“平權化”與“普惠化”路徑，不僅對中企業、科研機構意義重，也在國際 AI 競爭格局中提供了寶貴范例。未來，模型將向更平的多模態、具調、國際化合規與產業落地深耕邁進；開源與閉源的博弈也會繼續演化。DeepSeek 及其社區能否把握機遇、應對挑戰，持續迭代為戶和業帶來價值，將成為衡量這開源模型態可持續性的關鍵指標。8.5 結語