近年來，DeepSeek 團隊在大語言模型（LLM）領域持續發力，圍繞模型架構、專家路由、推理效率、訓練方法等方面不斷優化，推出了一系列性能強勁的開源模型。本文對 DeepSeek 系列的關鍵論文進行了梳理，幫助大家快速了解其技術演進路徑與核心創新。
1. DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism（2024年1月）
作為 DeepSeek 系列的首個基礎模型，DeepSeek LLM 基于 Transformer 架構，并在推理效率和訓練調度上做出優化：
- 引入 分組查詢注意力（GQA），有效降低推理成本；
- 支持 多步學習率調度器，提升訓練效率；
- 在預訓練和對齊階段提出創新方法，為后續模型打下基礎。
2. DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models（2024年1月）
DeepSeekMoE 聚焦于混合專家（MoE）結構的高效利用，提出了兩個關鍵策略：
- 細粒度專家分割（Fine-Grained Expert Segmentation）：提高專家模塊的可組合性；
- 共享專家隔離（Shared Expert Isolation）：提升專家之間的獨立性，避免干擾；
在不增加計算開銷的前提下，實現了更靈活、高性能的專家調用方式。
3. DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model（2024年5月）
DeepSeek-V2 在 DeepSeekMoE 的基礎上進一步優化性能與成本：
- 創新引入 多頭潛在注意力（MLA），大幅減少推理過程中的 KV 緩存；
- 延續 MoE 架構優勢，在推理效率顯著提升的同時，降低整體訓練成本。
4. DeepSeek-V3 Technical Report（2024年12月）
DeepSeek-V3 是目前該系列中規模最大、性能最強的模型：
- 總參數量達 671B，每個 token 激活 37B 參數；
- 采用 無輔助損失的負載均衡策略 和 多令牌預測（MTP） 訓練目標；
- 支持 FP8 混合精度訓練，在保證性能的同時大幅降低訓練資源消耗。
5. DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（2025年1月）
DeepSeek-R1 旨在進一步提升模型的推理能力，核心策略包括：
- 基于 DeepSeek-V3-Base 進行強化學習優化；
- 引入 冷啟動數據集 和 多階段訓練流程；
- 顯著提升模型在復雜任務中的可讀性與邏輯性。
6. Distilling Reasoning Capabilities from DeepSeek-R1 to Smaller Models（2025年1月）
為降低大模型使用門檻，團隊發布了基于 DeepSeek-R1 的蒸餾模型：
- 推理能力被成功遷移至更小模型，如 Qwen、LLaMA 等；
- 蒸餾后的模型在多個評測任務中超越同類開源模型，在保持輕量的同時具備強大推理性能。
結語
DeepSeek 系列不僅在大模型架構上持續創新，還在高效推理、專家分配、推理能力增強等方面提出了系統性的解決方案。從基礎模型到混合專家，再到強化學習與知識蒸餾，展現了一個完整的大模型演進路徑，為開源社區帶來了極具參考價值的技術成果。
如果你正在研究大語言模型，DeepSeek 系列無疑是值得深入學習與關注的重要項目。
到 mapMulti())
