DeepSeek-V3/R1 架構深度剖析:國產大模型的創新突圍之路

本文深入解析 DeepSeek-V3/R1 的核心架構設計,揭示其如何在模型效率、推理性能與知識處理等維度實現突破,成為中文大模型領域的標桿之作。

引言:大模型競技場中的"中國速度"

GPT-4
LLaMA2
Claude2
DeepSeek-V3
技術突破
128K上下文
千億參數
MoE架構

DeepSeek-V3/R1 的三大里程碑意義

  1. 規模突破:國產首個千億級開源大模型
  2. 效率革命:推理速度提升3倍
  3. 知識進化:專業領域理解能力比肩GPT-4

一、整體架構設計

1.1 系統全景圖

在這里插入圖片描述

1.2 架構演進對比

版本 參數量 上下文 架構創新
DeepSeek-1 7B 4K 基礎Transformer
DeepSeek-2 13B 32K 稀疏注意力
V3/R1 67B 128K MoE+混合專家

二、核心技術創新

2.1 MoE混合專家系統

TransformerBlock
+Attention()
+FFN()
MoEBlock
+Experts[8]
+Router()

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