DeepSeek完全实用手册
—从技术原理到使用技巧—
2025年2月;
一、DeepSeek是谁
二、DeepSeek技术路线解析
三、DeepSeek调用与部署
四、如何使用DeepSeek
结语趋势判断;;;
过去两年中，中国AI模型在业内曾被认为落后于美国模型半年到一年。
DeepSeekR1模型的出现终结了中国AI落后的观点。;;
开源的优劣
与闭源模型的策略相比，将模型开源的策略可以获得更多开发者关注使用和共同开发，利于构建影响力和实现普惠。但难以获得商业利润。
闭源的优劣
将最先进的技术保密，有利于持续保有市场竞争力，实现商业化获利。但吸引开发者较少，且不利于社会整体技术进步。;;
OpenAI创始人SamAltman：DeepSeekR1是一个令人印象深刻的模型，尤其是能够以这样的价格提供卓越性能。我们（OpenAI）显然会推出更好的模型，同时，有一个新的竞争对手加入确实让人感到振奋！
微软CEOSatyaNadella：DeepSeek的新模型非常令人印象深刻，他们不仅有效地实现了一个开源模型，实现了推理时间计算，而且计算效率极高。
AI投资机构a16z创始人MarcAndreessen：DeepSeekR1是他所见过的最令人惊叹、最令人印象深刻的突破之一，是给世界的一份深刻礼物。
EurekaLabs创始人AndrejKarpathy：DeepSeekR1与OpenAI的模型在性能上旗鼓相当。
Perplexity创始人AravindSrinivas：DeepSeek是人工智能和开源的重大进步。人工智能模型和使用这些模型的产品需要最大限度地寻求真相。输出越虚假，使用这些模型或其输出（直接作为用户）和间接（用于提炼）就越危险。
NVIDIA资深研究经理JimFan：DeepSeek不仅开源了一系列模型，更难能可贵的是公开了所有训练细节。;
一、DeepSeek是谁
二、DeepSeek技术路线解析
三、DeepSeek调用与部署
四、如何使用DeepSeek
结语趋势判断;;;
MLA的核心是对注意力键和值进行低秩联合压缩，减少推理过程中的键值缓存（KVcache），从而降低推理时的内存占用。;;
模型训练通常采用FP16或FP32精度的数据格式以保证训练效果，如果换成低精度即可降低存储占用，但往往受到激???、权重和梯度中异常值的限制。
为了解决这个问题，DeepSeek采用了混合精度框架，使用细粒度量化策略、低精度优化器状态等方法以实现增强精度、低精度存储和通信，同时DeepSeek向硬件厂商也提出了硬件设计的相关建议。;;
答：DeepSeekV3成本并非是550万美元。
DeepSeekV3技术报告明确指出，预训练、上下文延长、后训练等三个训练过程共花费约558万美元。准确来说，除了公开的训练成本，模型总成本还应考虑人员成本、研发成本、数据成本、其他固定成本等。;
答：没有证据说明DeepSeekR1蒸馏数据来源于OpenAI。
OpenAI声称掌握证据并指控DeepSeek违反OpenAI服务规定使用其数据用于训练R1模型，但并未拿出有力证据。此前OpenAI曾因违规使用纽约时报数据训练模型被告侵权。此外，业界有其他公司利用OpenAI数据训练自己的模型，但并未取得好的效果。;
术语解读-CUDA
CUDA全称为计算统一设备架构，是一个专有的并行计算平台和应用程序编程接口。开发者使用CUDA接口，便于关注软件算法，无需关注硬件本身每一步是如何具体运行的。
术语解读-PTX
PTX全称为并行线程执行，是Nvidia的CUDA编程环境中使用的低级并行线程执行虚拟机和指令集架构。PTX比CUDA更靠近硬件层。;
一、DeepSeek是谁
二、DeepSeek技术路线解析
三、DeepSeek调用与部署
四、如何使用DeepSeek
结语趋势判断;
?云端调用
?云端调用，可通过官方API或第三方API直接调用DeepSeekR1模型服务并接入业务中；或者可以在云平台上创建、部署、微调模型，再通过API连接模型调用。
?云端调用优势在于，用户无需购置硬件即可按需调用云端模型。;
来源：SuperCLUE;
API服务
?DeepSeek官方：R1模型每百万token，输入价格为1元（命中