这篇文档是《DeepSeek入(rù)门宝典》的技术解析篇，主要介绍了DeepSeek的基本信息、核心技术、技术贡献、与OpenAI o1的区别、未来进化方向以及产品家族，为读者全面了解DeepSeek提供了丰富的技术资料。
1. DeepSeek概况：幻方量化2023年创立的大模型子公司，2024年1月发布DeepSeek LLM，2025年1月发布的DeepSeek R1是对标OpenAI o1正式版(bǎn)的高性能推理模型，上线后日活增长迅速。
2. DeepSeek R1特点：具有高性能、开源、低成本的特点，推理表现媲美OpenAI o1正式版(bǎn)，开发成本仅为其2%左右，且开源并公开训练技术。
3. 核心技术揭秘：基座模型V3参数与GPT - 4相近，在大量token上预训练，R1在此基础上开发。R1有模型蒸馏、多(duō)阶段渐进训练、直接强化学习训练三种变体。其训练技术路径涉及多(duō)种强化学习方式、冷启动数据及监督微调等技术。
4. 技术贡献：验证“纯RL”技术路线可行性，即LLMs推理能力可仅通过强化学习激励获得；推理时出(chū)现“啊哈时刻”，使用拟人化语言，被视为走向AGI的重要一步；蒸馏小模型超越OpenAI o1 - mini，证明该策略经济有效。
5. 与OpenAI o1区别：R1基于已有模型DeepSeek V3开发，而o1是不同于GPT - 4o的新模型；R1证明可仅靠强化学习激励，o1采用监督微调和强化学习结合；R1开源免费，o1闭源，仅ChatGPT Plus会员可访问。
6. 未来进化方向：提升通用能力，通过长链推理改进在复杂任务上的表现；优化提示工程，减少对提示的敏感性；改善语言混合问题，提升处理多(duō)种语言的能力；从软件工程数据和强化学习异步评估入(rù)手，提升软件工程任务处理效率。
7. 产品家族梳理：涵盖多(duō)种模型，如代码大模型、通用大语言模型、多(duō)模态模型、数学推理模型等，各模型在不同时间发布，具备不同特性和优势。
8. 学习资源推荐：提供DeepSeek官(guān)网、51CTO官(guān)网AI专区、51CTO DeepSeek体系化学习方案、51CTO在线课程DeepSeek专区等学习资源，方便读者深入(rù)学习。
展开全文
版权声明
本文仅代表作者观点，不代表百度立场。
本文系作者授权百度百家发表，未经许可，不得转载。
