DeepSeek 官方推出的免费 AI 助手 搜索写作阅读解题翻译工具 API 开放平台 ↗ English © 2025 杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司 版权所有 浙ICP备2023025841号浙B2-20250178浙公网安备33010502011812号 研究 DeepSeek R1DeepSeek V3DeepSeek Coder V2DeepSeek VLDeepSeek V2DeepSeek CoderDeepSeek MathDeepSeek...
成立6个月后,DeepSeek于2023年11月发布的DeepSeek Coder,随后是 DeepSeek LLM 67B,DeepSeek逐渐踏上了基础大模型的竞争赛道。2024年5月推出的DeepSeek-V2就呈现出MLA和AI Infra技术的明显领先优势,极具性价比,引发了中国大模型市场的价格跳水和血拼。 在V2发布后,我们就已经关注到DeepSeek在算法-硬件协同优化方面...
此外,DeepSeek Coder 还借鉴了 BERT 的填空式训练方法,通过在代码片段中“抠掉”部分内容,让模型预测缺失的部分,从而提升代码生成的完整性和准确性。这种方法不仅基于前人的思路,还在此基础上进行了创新。 DeepSeekMath 则专注于突破数学推理的极限,进一步强调了推理能力的重要性。它通过代码预训练来增强数学推理能力...
DeepSeek AI通过计算高效的架构,如DeepSeek Mixture-of-Experts(MoE)框架,解决了这些挑战,减少了推理成本,同时保持了性能。DeepSeek v3是一种通用LLM,优化了指令跟随和推理能力,DeepSeek Coder专注于代码生成和软件工程,DeepSeek Math处理符号和定量推理,DeepSeek R1...
其次是提高专业领域的数据比例，针对数学与代码能力短板，创新性使用Qwen2.5-Math和Qwen2.5-Coder生成合成数据，补充教科书级内容、结构化问答对及高质量代码片段。此外，团队设计了分阶段的训练方案以平衡效率与效果。首先是基础能力塑造（S1）阶段，模型在30万亿+token数据（4K上下文长度）上完成初始训练，建立基础...
2025年2月10日,KTransformers团队(之前以本地CPU/GPU混合推理开源项目DeepSeek-V2而闻名)发布了一项新的技术成果,宣布支持DeepSeek-R1/V3模型,并展示了其在本地运行时的卓越性能。通过使用仅14GB显存和382GB内存的配置,他们成功运行了DeepSeek-Coder-V3/R1模型的Q4_K_M版本,并实现了高达3~28倍的速度提升。 性...
DeepSeek-V3 是一款性能卓越的混合专家(MoE)语言模型,整体参数规模达到 671B,其中每个 token 激活的参数量为37B。 评估结果表明,DeepSeek-V3在性能上超越了其他开源模型,并能够与主流闭源模型相媲美。 模型检查点已开放获取,地址为: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek...
针对代码数据,DeepSeek-V3 借鉴了 DeepSeekCoder-V2 中采用的 Fill-in-Middle (FIM) 策略,以 0.1 的比例将代码数据构造成 <|fim_begin|> pre<|fim_hole|> suf<|fim_end|> middle<|eos_token|> 的形式。这种策略通过“填空”的方式,迫使模型学习代码的上下文关系,从而提升代码生成和补全的准确性。
每一步的研究成果都为后续的开发奠定了基础,最终形成了一个强大的技术生态。例如,DeepSeek Coder 在 2024 年初就已经展现出强大的代码生成能力,比其他同类工具提前了约 9 个月。这种前瞻性使得 DeepSeek 在技术竞争中占据了优势。 DeepSeek 的技术成果并非一蹴而就,而是通过持续的研究和优化逐步积累而成。其 r1 ...
6月17日，DeepSeek-Coder-V2以236B参数量发布。9月6日，DeepSeek-V2.5以238B参数量发布。11月20日，DeepSeek-R1-Lite以1.5B参数量亮相。12月10日，DeepSeek-V2.5-1210作为V2系列的最终版发布。12月26日，DeepSeek-V3(FP8, MTP)以671B的参数量震撼登场。技术性能对比 V3与其他产品对比 在上述表格中，...