2025/6/4下午5:17陈巍：DeepSeekV3/R1的架构与训练技术2万字长文分析（上）（收录于：DeepSeek技术详解系列）-知乎

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陈巍：大模型技术与产业分析

陈巍：DeepSeekV3/R1的架构与训练技术2万字长文分析

（上）（收录于：DeepSeek技术详解系列）

陈巍博士

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高级职称（清华/中科院）大模型/存算一体/GPGPU

来自专栏·陈巍：大模型技术与产业分析

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DeepSeek的最新模型DeepSeek-V3和DeepSeek-R1都属于MoE（混合专家）架构，并在开

源世界产生了较大的影响力。特别是2025年1月开源的DeepSeek-R1，模型性能可挑战

OpenAI闭源的o1模型。

随着热度的提升，DeepSeek也被大模型行业之外的各路媒体不断提起，“打破CUDA垄

断”，“挖了NVLink的墙角”，“引发英伟达市值大跌”，“证明大模型算力建设浪

费”，“算力霸权转移”，“国运级的创新”，似乎有用皮衣卡住老黄脖子的架势。

那么，从技术和架构的角度深入最新的V3和R1模型，是否真的有“国运级的创新”，又有哪

些误传？

下面我们从V3与R1的架构分析开始，分层解读DeepSeek的创新。

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2025/6/4下午5:17陈巍：DeepSeekV3/R1的架构与训练技术2万字长文分析（上）（收录于：DeepSeek技术详解系列）-知乎

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1V3与R1的主要特征

DeepSeek-R1的模型架构来自于V3，甚至可以说R1是具有推理（Reasoning）能力的V3。

下面先分别分析V3和R1的架构特征。

1.1V3/R1架构特征

DeepSeek-V3是一个混合专家(MoE)语言模型，具有6710亿(671B)参数，其中每个Token

（词元）的计算约激活370亿（37B）参数。这个模型参数量与GPT-4大致在同一数量级。

MoE（MixtureofExperts）是组合多个专家模型提升深度学习模型性能和效率的架构。其核

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心思想是通过引入多个专家模型（Experts），每个输入数据只选择和激活其中的一部分专家模

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型进行处理，从而减少计算量，提高训练和推理速度。MoE的概念在1991年就已提出，训练不

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容易收敛是其在大模型领域应用的主要障碍。

MoE模型基本结构示意（来源：网络）

DeepSeek-V3采用了多头潜注意力(MLA，