一、技术架构与训练效率

混合专家模型（MoE）与参数优化
DeepSeek-V3采用自研的MoE架构，参数规模达671B，但仅激活37B参数，通过动态路由机制实现计算资源的高效分配。这种设计在保持模型性能的同时，显著降低了训练和推理的算力需求。例如，其训练成本仅为557.6万美元（H800 GPU集群），远低于Meta的Llama-3.1（6000万美元）和GPT-4o（1亿美元）。此外，DeepSeek-R1（4B参数）通过算法优化，在数学推理等任务上表现优于70B参数的Llama-2，证明“小而精”路径的可行性。
强化学习与GRPO算法
采用纯强化学习（RL）实现模型自我进化，无需依赖人工标注数据，仅通过“答案正确性”和“格式规范”作为奖励信号，减少复杂奖励模型可能导致的偏差风险。结合GRPO算法（组评分替代传统Critic模型），算力消耗降低30%以上。
工程实践创新
引入3D并行技术，将训练流程拆分为流水线并行（分块处理数据）和张量并行（模型分片计算），提升训练效率。推理端采用INT4量化技术，将计算时间减半且精度损失控制在5%以内，实现低成本工业化部署。

二、数据策略与质量驱动

数据蒸馏与对抗训练
DeepSeek摒弃传统“堆数据”策略，通过数据蒸馏技术筛选高价值数据（如代码逻辑推理链），训练效率提升3.2倍。同时，利用对抗训练生成合成数据，将高质量代码数据的获取成本从每100 tokens的0.8元降至0.12元。
跨维度知识蒸馏
将大模型的推理逻辑解构为可迁移的“认知模式”，注入小模型中。例如，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B在参数缩减81%的情况下，性能较原模型提升23%，实现了“思维范式”而非单纯知识的传递。
数据安全与合规性
在私有化部署场景中，通过定制化接口与企业系统（如ERP、MES）无缝对接，确保数据安全和再开发能力。

开源与API开放
DeepSeek开源核心模型代码及训练日志，并开放API接口（定价仅为OpenAI同类服务的1/55），降低开发门槛。此举吸引全球开发者参与，形成“大厂炼模型、中小厂做应用”的生态格局，推动垂直领域小模型的快速迭代。
硬件合作与算力适配
与联想、沐曦等厂商合作推出训推一体机，基于国产GPU（如沐曦曦思N260）实现本地化部署，推理性能达NVIDIA L20 GPU的110%-130%，为持续训练和场景化更新提供硬件支撑。
跨行业应用驱动数据迭代
例如，均普智能将DeepSeek引入人形机器人训练，工业场景的实时反馈数据进一步优化模型性能。教育、金融等领域的落地应用也为模型提供了多样化数据源。