1. DeepSeek推动AI产业变革，上线以来持续火爆
DeepSeek自成立以来专注于AI大模型的开发。Deepseek(深度求索)公司成立于2023年5月，总部位于浙江杭州。公司由国内量化投资巨头幻方创立，自成立以来专注于大语言模型(LLM)及相关技术的开发，核心技术突破包括自主创新的MLA(多头潜在注意力)机制，在低算力环境下实现高效训练，并采用完全开源策略推动行业协作。公司创始人为梁文峰，在量化投资、高性能计算领域具备丰富的研究背景和行业经验。
公司自成立以来已完成多款大模型迭代，规模、性能和复杂性持续提升。
2024年1月，公司发布DeepSeek Corder,主要用于代码生成领域，可提供智能代码补全、代码生成、调试优化等功能，该模型基于2万亿token的训练数据(87%为多语言代码，13%为自然语言)生成，参数规模涵盖1B到33B版本，支持包括Python、Java、C++在内的80+编程语言；
2024年2月，发布DeepSeek Math,基于一个包含1,200亿个数学标记的高质量预训练语料库进行训练，7B版本在GSM8K数据集上达到64.2%的准确率，性能接近Gemini-Ultra和GPT-4,能够快速解析复杂的数学表达式，通过逐步推理和计算，给出清晰、准确的结果；
2024年5月，发布DeepSeek V2,拥有2,360亿总参数，但在处理每个令牌时仅激活210亿参数，支持长达128K令牌的上下文长度。该模型采用Transformer架构，并在此基础上引入混合专家(MoE)架构，通过将任务分配给多个专家模型来处理，每个专家模型专注于特定的子任务，提高整体模型的性能和效率；2024年9月，发布DeepSeek V2.5,在V2基础上融合通用与代码能力，在写作任务、指令跟随等多个方面实现大幅提升；2024年12月，发布DeepSeek V3,生成速度提升到60 TPS(每秒生成60个token),相比V2.5提升3倍。
2024年11月，公司发布DeepSeek-R1-Lite预览版，在数学、编程和复杂逻辑推理任务上表现出色，推理过程透明，可实时展示Al的思考过程，提高模型的可解释性；2025年1月，发布DeepSeek-R1,在后训练阶段大规模使用强化学习技术，性能对标OpenAl o1正式版。
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