最近有很多小伙伴在問我們關(guān)于DeepSeek的原理、怎么部署、怎么用好各種五花八門的問題，于是至頂AI實驗室整理了一份實用手冊來一一解答。
手冊從發(fā)展脈絡(luò)，到個人和企業(yè)使用部署方案，再到“DeepSeek+”使用技巧，對DeepSeek進行全方位解讀，適合想用和用好DeepSeek的企業(yè)和個人閱讀。
▋ DeepSeek是誰？
DeepSeek，全稱杭州深度求索人工智能基礎(chǔ)技術(shù)研究有限公司，簡稱深度求索，成立于2023年7月，是幻方量化旗下的AI公司，專注于實現(xiàn)通用人工智能（AGI），具有深厚的軟硬件協(xié)同設(shè)計底蘊。自成立以來，DeepSeek致力于研發(fā)和開源一系列高性能的AI模型，旨在推動AI技術(shù)的普及和應(yīng)用，為全球的科研人員和技術(shù)開發(fā)者提供強大的工具和平臺。
▋ DeepSeek的技術(shù)路線解析
DeepSeek的技術(shù)路線以其創(chuàng)新性和實用性著稱。其核心技術(shù)包括混合專家架構(gòu)（MoE）、多頭潛在注意力（MLA）、多詞元預(yù)測訓(xùn)練（MTP）以及FP8混合精度訓(xùn)練等。這些技術(shù)不僅提升了模型的性能，還顯著降低了訓(xùn)練和推理成本，使得DeepSeek的模型在性價比上具有顯著優(yōu)勢。
（一）混合專家架構(gòu)（MoE）
MoE架構(gòu)是DeepSeek模型的核心之一，它通過路由和專家兩部分的協(xié)同工作，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的高效處理。每個MoE層包含1個共享專家和256個路由專家，在運行時每個詞元（token）只激活8個路由專家。這種設(shè)計不僅節(jié)約了計算資源，還使得模型在處理復(fù)雜任務(wù)時更具優(yōu)勢。
（二）多頭潛在注意力（MLA）
MLA通過對注意力鍵和值進行低秩聯(lián)合壓縮，減少了推理過程中的鍵值緩存（KV cache），從而降低了推理時的內(nèi)存占用。引入旋轉(zhuǎn)位置編碼（RoPE）保持位置信息的有效表示，使得模型在處理長上下文時更加得心應(yīng)手。
（三）多詞元預(yù)測訓(xùn)練（MTP）
MTP技術(shù)通過在訓(xùn)練過程中讓模型不僅預(yù)測下一個詞元，還預(yù)測多個未來的詞元，從而提高了模型的預(yù)測能力和效率。這種設(shè)計通過在共享模型主干上增加多個獨立的輸出頭來實現(xiàn)，不增加訓(xùn)練時間和內(nèi)存消耗。
（四）FP8混合精度訓(xùn)練
FP8混合精度訓(xùn)練技術(shù)通過使用細(xì)粒度量化策略、低精度優(yōu)化器狀態(tài)等方法，實現(xiàn)了增強精度、低精度存儲和通信。這一技術(shù)不僅降低了存儲占用，還提高了訓(xùn)練效率，為DeepSeek模型的高效訓(xùn)練提供了有力支持。
▋ DeepSeek為什么火？
DeepSeek之所以能夠在短時間內(nèi)引起廣泛關(guān)注，主要得益于其在性能、成本和開源程度等方面的突出表現(xiàn)。
（一）性能比肩國際頂尖模型
DeepSeek-R1模型在AI模型基準(zhǔn)能力的各大榜單中，得分與OpenAI的o1模型不相上下，終結(jié)了中國AI模型落后于美國模型半年到一年的局面。作為國產(chǎn)模型，DeepSeek對中文支持更好，能夠更好地滿足國內(nèi)用戶的需求。
（二）低訓(xùn)練成本和推理成本
DeepSeek-V3模型的訓(xùn)練成本僅為約558萬美元，相比Meta同規(guī)格的Llama 3.1模型約9240萬美元的訓(xùn)練成本，低了16倍。在推理成本方面，DeepSeek V3和R1模型的價格分別為OpenAI GPT-4o和o1模型的十分之一和二十分之一，顯著降低了用戶的使用成本。
（三）高度開源
DeepSeek系列模型完全開源，符合開放源代碼促進會（OSI）發(fā)布的開源AI定義1.0（OSAID 1.0）的所有要求。開源策略不僅吸引了大量開發(fā)者關(guān)注和使用，還促進了技術(shù)的快速傳播和創(chuàng)新，為AI技術(shù)的發(fā)展注入了新的活力。
▋ DeepSeek的調(diào)用與部署
DeepSeek模型的調(diào)用與部署方式靈活多樣，用戶可以根據(jù)自身需求選擇云端調(diào)用或本地部署，也可以直接購買各大品牌的DeepSeek一體機。
（一）云端調(diào)用
云端調(diào)用通過官方API或第三方API直接調(diào)用DeepSeek R1模型服務(wù)并接入業(yè)務(wù)中，用戶無需購置硬件即可按需調(diào)用云端模型。這種方式適合對硬件要求不高、數(shù)據(jù)安全要求較低的場景。
（二）本地部署
本地部署需要用戶下載DeepSeek R1滿血版或蒸餾版本模型，通過Ollama、vLLM等工具啟動模型，并借助可視化界面工具與用戶交互。本地部署適合對數(shù)據(jù)安全要求高的企業(yè)私有化場景，但需要滿足高性能顯卡和服務(wù)器的硬件配置要求。
▋ 如何使用DeepSeek？
DeepSeek的使用可以分為獨立使用和工具組合使用兩種方式。
（一）獨立使用
通過自然語言對話獲取核心服務(wù)，典型場景包括文本創(chuàng)作、信息咨詢、知識推理等。用戶只需輸入需求指令，即可直接獲取生成內(nèi)容，操作簡單便捷。這部分我們還分享了OpenAI的推理提示詞模版和適用的場景類別。
（二）工具組合使用
基于文本指令驅(qū)動的工具生態(tài)協(xié)同，實現(xiàn)“DeepSeek+”創(chuàng)新工作流。典型組合形態(tài)包括創(chuàng)意設(shè)計、辦公增效、多媒體生產(chǎn)、編程輔助等。通過與XMind、飛書、Kimi、Mermaid、訊飛聽見、Obsidian、Excel、LobeChat、Photoshop、MidJourny、即夢、Tripo、Suno、Heygen、剪映、HBuilder、Cline等工具的結(jié)合，DeepSeek能夠幫助用戶在復(fù)雜的工作環(huán)境中保持高效、井然有序的工作流程。
▋ 結(jié)語：趨勢判斷
DeepSeek的出現(xiàn)，不僅標(biāo)志著中國AI技術(shù)在國際舞臺上的崛起，也為AI應(yīng)用生態(tài)的加速繁榮注入了新的動力。開源模型的普及，將進一步降低企業(yè)與創(chuàng)業(yè)者接入AI的成本與門檻，推動AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用。同時，AI技術(shù)的深入演進，使得推理模型有望成為主流形態(tài)，為復(fù)雜任務(wù)的解決提供更精準(zhǔn)、更可靠的方案。未來，每項業(yè)務(wù)、每位工作者、每個公司都將與AI技術(shù)緊密相連，共同推動智能變革的新潮流。
