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标题: 一文了解 DeepSeek 系列模型的演进与创新 [打印本页]

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作者: 链载Ai    时间: 昨天 21:56
标题: 一文了解 DeepSeek 系列模型的演进与创新

近年来，DeepSeek 团队在大语言模型（LLM）领域持续发力，围绕模型架构、专家路由、推理效率、训练方法等方面不断优化，推出了一系列性能强劲的开源模型。

本文对 DeepSeek 系列的关键论文进行了梳理，帮助大家快速了解其技术演进路径与核心创新。

1. DeepSeek LLM

原文为Scaling Open-Source Language Models with Longtermism（2024年1月）

作为 DeepSeek 系列的首个基础模型，DeepSeek LLM 基于 Transformer 架构，并在推理效率和训练调度上做出优化：

• 引入分组查询注意力（GQA），有效降低推理成本；

• 支持多步学习率调度器，提升训练效率；

• 在预训练和对齐阶段提出创新方法，为后续模型打下基础。

2. DeepSeekMoE

原文为Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models（2024年1月）

DeepSeekMoE 聚焦于混合专家（MoE）结构的高效利用，提出了两个关键策略：

·细粒度专家分割（Fine-Grained Expert Segmentation）：提高专家模块的可组合性；

·共享专家隔离（Shared Expert Isolation）：提升专家之间的独立性，避免干扰；

在不增加计算开销的前提下，实现了更灵活、高性能的专家调用方式。

3. DeepSeek-V2

原文为DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model（2024年5月）

DeepSeek-V2 在 DeepSeekMoE 的基础上进一步优化性能与成本：

·创新引入多头潜在注意力（MLA），大幅减少推理过程中的 KV 缓存；

·延续 MoE 架构优势，在推理效率显著提升的同时，降低整体训练成本。

4. DeepSeek-V3

原文为DeepSeek-V3 Technical Report（2024年12月）

DeepSeek-V3 是目前该系列中规模最大、性能最强的模型：

·总参数量达671B，每个 token 激活37B参数；

·采用无辅助损失的负载均衡策略和多令牌预测（MTP）训练目标；

·支持FP8 混合精度训练，在保证性能的同时大幅降低训练资源消耗。

5. DeepSeek-R1

原文为DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（2025年1月）

DeepSeek-R1 旨在进一步提升模型的推理能力，核心策略包括：

·基于 DeepSeek-V3-Base 进行强化学习优化；

·引入冷启动数据集和多阶段训练流程；

·显著提升模型在复杂任务中的可读性与逻辑性。

6.

DeepSeek-R1 的蒸馏模型

原文为Distilling Reasoning Capabilities from DeepSeek-R1 to Smaller Models（2025年1月）

为降低大模型使用门槛，团队发布了基于 DeepSeek-R1 的蒸馏模型：

·推理能力被成功迁移至更小模型，如 Qwen、LLaMA 等；

·蒸馏后的模型在多个评测任务中超越同类开源模型，在保持轻量的同时具备强大推理性能。

7.结语

DeepSeek 系列不仅在大模型架构上持续创新，还在高效推理、专家分配、推理能力增强等方面提出了系统性的解决方案。从基础模型到混合专家，再到强化学习与知识蒸馏，展现了一个完整的大模型演进路径，为开源社区带来了极具参考价值的技术成果。

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