DeepSeek的核心技術圍繞其大模型的研發與優化展開，結合了模型架構創新、訓練方法改進、硬件協同設計等多方面突破。以下是其核心技術的詳細解析：

一、核心模型架構

1、混合專家(MoE)架構

細粒度專家劃分：將傳統MoE中的專家拆分為更小的子專家(如DeepSeek-V3將專家分為1+256個)，降低單個專家參數量，提升組合靈活性。

共享專家與路由專家分離：引入共享專家(所有數據必經)和路由專家(根據輸入動態選擇)，平衡共性與差異性處理，增強模型泛化能力。

動態負載均衡：通過可學習偏置項調整路由傾向，緩解專家負載不均衡問題，無需額外損失函數。

2、多頭潛在注意力(MLA)

對注意力鍵值(KV)進行低秩壓縮，減少推理時的內存占用，并通過旋轉位置編碼(RoPE)保留長上下文的位置信息，顯著降低顯存消耗。

3、多詞元預測(MTP)

訓練時預測多個未來詞元，提升模型對長序列的捕捉能力，同時通過共享主干網絡避免增加訓練成本。

二、訓練與推理優化

1、FP8混合精度訓練

結合細粒度量化(FP8)與低精度優化器狀態，將模型內存占用減半，降低存儲與通信開銷，同時保持訓練精度。

2、強化學習與蒸餾技術

GRPO算法：基于群體相對策略優化，優化強化學習效率，減少計算資源消耗。

RLHF蒸餾：通過強化學習對齊人類反饋，并將大模型能力蒸餾至小型模型，降低部署成本。

3、推理速度優化

雙微批處理與重疊計算：通過流水線并行(PP)和專家并行(EP)策略，實現計算與通信的重疊，提升吞吐量。

多Token預測框架：單次推理可輸出多個詞元，減少延遲并提升響應速度。

三、硬件協同設計

1、硬件感知并行策略

摒棄傳統張量并行(TP)，采用流水線并行(PP)和專家并行(EP)，通過開源庫DeepEP提升并行效率。

2、網絡拓撲優化

兩層多層胖樹(MPFT)網絡拓撲，通過8個獨立平面實現故障隔離與負載均衡，降低互連成本。

3、低精度技術突破

LogFMT對數空間量化：在相同比特下實現更高精度，結合硬件原生支持壓縮，減少通信帶寬需求。

四、核心優勢與應用場景

1、高效性與低成本

DeepSeek-V3訓練成本僅為同類模型的1/16(如Llama 3.1)，推理成本為GPT-4o的1/104。

支持單卡部署千億參數模型，推理速度提升3倍+5。

2、多任務兼容性

原生支持智能體(Agent)架構，可工具調用與復雜推理，適用于代碼生成、數據分析、多模態交互等場景。

3、開源生態

開放DeepEP、Flash MLA等代碼庫，推動硬件與模型協同創新。

綜上所述，DeepSeek的核心技術通過“算法-硬件-數據”協同優化，實現了高性能、低成本的大規模模型訓練與推理，推動了AI技術的普及與應用。