1 DeepSeek 公司成立背景与发展历程
DeepSeek的团队成员大多来自清华大学、北京大学、中山大学、北京邮电大学等国内顶尖高校整体呈现出“年轻高学历、注重开源、重视创新”的特点。
根据彭博社报道，DeepSeek的AI助手在140个市场中成为下载量最多的移动应用。根据Appfigures 的数据,DeepSeek的推理人工智能聊天机器人在1月26日登上苹果公司 AppStore 的榜首并保持全球第一，1月 28日起在美国的 AndroidPlayStore 中也位居榜首。根据 SensorTower的数据，DeepSeek在发布后的前 18天内获得了1600万次下载，约为 OpenAI的 ChatGPT 发布时900万下载量的两倍，印度贡献了所有平台下载量的15.6%。
在用户体验方面，DeepSeek表现不俗。用户普遍认为DeepSeekR1的性能出色，特别是在数学推理、编程能力和自然语言理解等领域。其推理速度和准确度在多个测试场景中达到业界领先水平此外，DeepSeekR1的“聪明”特性使得用户无需复杂的提示词技巧，即可获得高质量的回答。在实际使用场景中，无论是游戏、视频播放还是日常工作的辅助，其流畅的操作体验都得到了用户的高度评价。用户反馈显示,DeepSeek界面简洁直观、操作简单,在实时数据推送和内容推荐上十分出色,能够有效提升工作效率，减少用户在信息检索上的时间投入。
2 DeepSeek:从硬件竞赛到算法效率革命的技术颠覆
大模型在 AI行业中占据核心地位，是推动技术创新、拓展应用场景及提升行业效率的关键因素。全球范围内的领军企业持续推动大模型性能的提升，随着模型规模的不断扩张，其性能也实现了显著提升。然而，这种规模的扩大也相应地带来了训练和部署成本的急剧增加，成为制约大模型广泛应用的瓶颈。
在机器学习领域，尤其是大型语言模型(LLMS)的应用场景中，模型性能的提升与模型规模、数据集的大小以及计算资源之间存在着紧密的关联，这一关系通常被描述为“规模定律”(ScalingLaw)。根据规模定律，模型的性能会随着模型规模的指数级增加而实现线性提升。目前，国际上主流的大模型，诸如 OpenAl的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude 以及谷歌的 Gemini等，其最新版本的规模均已突破千亿参数大关。尽管这些模型在性能上展现出了卓越的表现，但对于众多公司和开发者而言，其高昂的硬件资源使用成本、计算时间等依然构成了巨大的挑战。长期以来，大算力训练一直是基座模型厂商用于融资与构建竞争壁垒的重要手段。
从技术层面来看，GPU等硬件设施效率的提升以及算法的优化等方式，均有望带动大模型成本的显著下降。在全球 GPU 短缺以及美国限制政策的双重压力下，我国的人工智能公司 DeepSeek通过算法优化的创新路径，进一步降低了训练成本，为大模型的大规模应用提供了前所未有的可能性。DeepSeek在1月20日正式发布了其R1模型，并同步开源了模型权重。在第三方的基准测试中，DeepSeek-R1的表现优于 OpenAI、Meta 和 Anthropic 等美国领先的人工智能公司。在AIME2024数学基准测试中，DeepSeek-R1的成功率高达79.8%,成功超越了 OpenAl的 o1推理模型。在标准化编码测试中，DeepSeek-R1更是展现出了“专家级”的性能，在 Codeforces 上获得了 2029Elo的评级，并超越了96.3%的人类竞争对手。同时，DeepSeek-R1真正令人瞩目的地方并不仅仅在于其卓越的性能，而在于其极低的成本。它打破了硅谷传统的“堆算力、拼资本”的发展路径,仅用 557.6万美元和 2048块英伟达H800 GPU便完成了性能对标 GPT-4o的模型训练,成本仅为 OpenAI同类模型的十分之一，推理成本更是低至每百万 Token 0.14美元，而 OpenAI的推理成本则为7.5美元每百万Token。
3 DeepSeek:技术特点和优势
高性能与低成本：DeepSeek 在性能上表现出色，其最新发布的 DeepSeek V3 模型在多项基准测试中优于 GPT-4 等主流闭源模型。这得益于DeepSeek 在算法和工程上的优化，使得模型在保持高精度的同时，显著降低了计算负担。例如，DeepSeek-V3 的训练成本仅为 560 万美元，远低于同类产品的数亿美元投入。
双语处理能力：DeepSeek 在 2 万亿个中英文 token 的数据集上进行预训练，展现出强大的双语处理能力，使得其在处理中英文混合内容或跨语言任务时具有更高的准确性和效率。
混合专家（MoE）架构：DeepSeek 大模型采用混合专家（MoE）网络结构，这种设计使得模型能够智能地选择不同的专家模型进行计算，针对不同的任务激活相应的网络分支，从而实现了计算资源的高效利用。
多模态处理能力：DeepSeek 不仅限于文本处理，还进军了文生图领域。其发布的 Janus-Pro 多模态大模型在 GenEval 和 DPG-Bench 基准测试中击败了 Stable Diffusion 和 OpenAI 的 DALL-E 3，展现了其在多模态处理能力上的卓越表现。
4 DeepSeek:创新的MOE架构
DeepSeek的MOD架构可以理解为一种"智能分工协作"的深度学习模型设计，就像组建了一个高效的项目团队。用日常场景做个比喻来解释：
假设你开了一家广告设计公司，传统方式（普通神经网络）是：1.每个员工都要从头到尾处理每个设计需求 2。即使遇到简单需求（比如改个LOGO颜色），也要所有员工都参与 3。处理复杂需求时（比如全套品牌设计），大家又都挤在一起工作
而MOD架构相当于引入了智能分工机制：
动态任务分配（MoD机制）：有个项目经理（路由机制）先评估每个设计需求的难度：简单任务只分配给初级设计师（浅层网络），复杂任务才会调用资深设计师团队（深层网络）。
灵活资源调配（条件计算）：遇到需要插画的任务，自动调用插画师团队（特定专家模块）；需要3D建模时，则启用建模师小组（动态激活不同子网络）；不同专业团队之间共享基础工具（参数共享），经验传承体系（知识蒸馏）；资深设计师会定期给新人做培训（教师模型指导学生模型）
把复杂案例的处理经验提炼成标准化流程（知识压缩）
这种架构的优势
省时省力：简单需求不用惊动整个团队，节省60-70%人力成本（计算资源）
专业高效：每个任务都由最合适的专家处理，质量更高（模型效果）
灵活扩展：新业务来时只需增加对应专家，不影响原有团队（模块化扩展）
相当于把传统的"全员坐班"模式，升级成了"智能调度+自由职业者平台"的工作方式，特别适合处理多样化、复杂度不均的任务（如自然语言处理中的长文本/多轮对话等场景）
蒸馏模型
据DeepSeek-V3 的技术文档，该模型使用数据蒸馏技术生成的高质量数据提升了训练效率。通过已有的高质量模型来合成少量高质量数据，作为新模型的训练数据，从而达到接近于在原始数据上训练的效果DeepSeek发布了从 15亿到 700亿参数的 R1蒸馏版本。这些模型基于 Owen 和 Llama等架构，表明复杂的推理能力可以被封装在更小、更高效的模型中。蒸馏过程包括使用由完整 DeepSeek-R1 生成的合成推理数据对这些较小的模型进行微调，从而在降低计算成本的同时保持高性能。让规模更大的模型先学到高水平推理模式，再把这些成果移植给更小的模型
5 DeepSeek: 深度思考与联网搜索
深度思考:深度思考是一种基于内部知识和经验，通过逻辑推理、分析综合等方法来深入探究问题本质的思考方式。它更侧重于对信息的深度加工和理解，而不是简单地获取信息。在写作、学习和创意生成等场景中，深度思考能够发挥重要作用。
写作：在写作过程中，深度思考有助于作者挖掘主题内涵、构思文章结构、锤炼语言表达等。通过深度思考，作者可以更加清晰地表达自己的观点，使文章更具说服力和感染力。
学习：在学习过程中，深度思考有助于学习者深入理解知识点、建立知识体系、解决疑难问题等。通过深度思考，学习者可以更加透彻地掌握所学知识，提高学习效果和成绩。
创意生成：在创意生成过程中，深度思考有助于激发创新思维、拓展想象空间、寻找灵感等。通过深度思考，人们可以打破常规思维束缚，创造出更具新颖性和独特性的作品或想法。
联网搜索:联网搜索是一种基于互联网的信息检索方式，通过搜索引擎等工具可以快速查找和获取各种信息。在查新闻、找资料、实时数据等场景中，联网搜索具有显著优势。
查新闻：联网搜索可以实时获取最新的新闻报道和资讯信息，帮助人们及时了解时事动态和社会热点。
找资料：联网搜索可以方便地查找各种学术资料、技术文档、历史资料等，为学习和研究提供丰富的信息来源。
实时数据：联网搜索可以迅速获取各种实时数据，如股票价格、天气预报、交通状况等，为人们的决策和行动提供及时的数据支持。
深度思考和联网搜索各有其优势和适用场景。在实际应用中，我们可以根据具体需求和场景选择合适的方式来获取信息和处理问题。目前，DeepSeek的预训练数据已经更新到2024年7月。但对于之后的新闻或技术动态，DeepSeek的联网搜索模式就显得尤为重要，它能够根据网络实时获取最新信息，弥补知识库的空白。
6 DeepSeek: 使用技巧
DeepSeek 产品本质上是“模式匹配专家”，清晰的指令能激活更精准的知识关联。与 AI 对话也需要掌握特殊的“语法”，给大家带来的提示词技巧，希望能帮到你。
技巧1：明确具体目标
反例：帮我写个方案。
缺陷诊断：缺少行业/场景/格式等关键约束条件。
正例：作为跨境电商创业者，我需要制定亚马逊新品推广方案，请按以下框架展开：市场调研方法（要求包含3种低成本工具）、推广阶段划分（分预热期/爆发期/长尾期）、风险控制清单。
优势分析：结构化需求+场景限定，引导生成可直接落地的文。
技巧2：提供背景信息
反例：这段话怎么修改更好：“产品具有卓越性能”。
缺陷诊断：缺失产品类型/受众/使用场景等关键信息。
正例：我正在修改智能手环英文产品说明书，目标用户是北美户外运动爱好者。请将“产品具有卓越性能”这句话改为更具象的描述（包含防水等级/续航数据），添加符合美国人认知的类比参照，使用激励性动词。
执行建议：提供背景和目标，让模型更快了解你的底层诉。
技巧3：分步拆解复杂问题
反例：如何从零开始做小红书账号？
缺陷诊断：问题过于宏大，容易得到泛泛而谈的回答。
正例：请分三步指导新手运营家居类小红书账号：Step1：冷启动期（0-500粉）必备动作清单；Step2：爆款内容公式（含标题/封面/发布时间模板）；Step3：1000粉后商业变现路径。
执行建议：用「Step+数字」明确拆分阶段，获取阶梯式指。
技巧4：及时反馈修正对话
示例：请用李佳琦风格写防晒霜卖点（用户首次指令）。
DeepSeek：生成直播话术1.0版。你可以补充提问：语气可以更夸张，增加5个感叹词；补充实验室检测数据，可视化类比结尾；添加紧迫感促销话
技巧5：善用追问扩展
经典话术模板：基于这个方案，可能遇到哪些实施风险？给出应对策略。如果用另一种方法（如XX理论/XX模式）重新解构这个问题，会得到什么新结论？请将以上内容提炼为3个可立即执行的动作要。希望这些技巧能帮助你更好地与 AI 进行高效对话。
7 DeepSeek:环境配置
本地部署最低硬件要求（附性价比配置单）
本地部署能够让用户更好地掌控数据安全和隐私，但对硬件设备有一定要求。
DeepSeek本地电脑安装最低硬件配置要求，分GPU和CPU两种方案：
在电脑最低配置要求方面，需要区分GPU和CPU两种情况。
如果电脑有GPU，那么最低配置是8GB显存，比如RTX 3060/3080等，而CPU作为备用方案。
仅有CPU情况下，最低8GB内存，但推荐16GB以上，尤其是7B模型可能需要更多内存。
云端部署
百度智能云、华为云、阿里云、腾讯云、360数字安全等多个云平台宣布上线DeepSeek大模型，可以在各大平台上调用DeepSeek-R1、DeepSeek-V3等模型。海外方面，目前亚马逊AWS、微软Azure、英伟达等全球多家科技厂商陆续宣布接入DeepSeek模型。
阿里云：一键部署DeepSeek-V3、DeepSeek-R1模型
https://help.aliyun.com/zh/pai/user-guide/one-click-de
腾讯云:通过云应用快速部署 DeepSeek
https://cloud.tencent.com/document/product/1689/115961
华为云:联合硅基流动首推DeepSeek
https://cloud.siliconflow.cn/models
8 DeepSeek API使用
DeepSeek API 使用与 OpenAI 兼容的 API 格式，通过修改配置，您可以使用 OpenAI SDK 来访问 DeepSeek API，或使用与 OpenAI API 兼容的软件。
如何使用DeepSeek API Key
注册账号：访问DeepSeek官网，点击右上角「API开放平台」，或者点击首页中间的「开始对话」创建账号。
申请DeepSeek API Key：登录后，进入「API开放平台」页面，再点击左侧「API Keys」，点击「创建API Key」，生成后妥善保存，因为只明文显示一次。如果生成后没有及时保存，将来再使用时只能重新创建。
安装SDK（可选）：可选择安装官方提供的SDK，方便调用API。若不安装，也能直接通过HTTP请求调用。
配置信息：在代码中配置API密钥和基础URL，基础URL为 https://api.deepseek.com 或 https://api.deepseek.com/v1
在人工智能技术生态中，资源体系的完备性直接影响开发效率。DeepSeek构建了三维立体资源矩阵，其官方文档月访问量突破120万次，社区工具集累计获得23万星标，形成持续进化的技术生态圈。
文档中心 https://docs.deepseek.com
访问地址：https://chat.deepseek.com/ 项目地址：https://github.com/deepseek-ai/ 模型地址：https://huggingface.co/deepseek-ai API文档地址： https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/
