摘要：DeepSeek 是杭州深度求索团队打造的开源大语言模型系列，以 “探索通用人工智能（AGI）” 为目标，凭借 “全栈开源 + 精准对齐” 的技术特色，成为国内大模型领域的代表性力量，其技术理念与落地路径展现出独特的发展思路。

DeepSeek 是杭州深度求索团队打造的开源大语言模型系列，以 “探索通用人工智能（AGI）” 为目标，凭借 “全栈开源 + 精准对齐” 的技术特色，成为国内大模型领域的代表性力量，其技术理念与落地路径展现出独特的发展思路。

在核心架构与训练逻辑上，DeepSeek 延续 Transformer 基础框架，但形成了差异化的技术路线。与 BERT 专注编码器的 “双向理解”、GPT 侧重解码器的 “单向生成” 不同，DeepSeek 采用 “预训练 + 优化训练” 的两阶段模式：预训练阶段通过大规模自监督学习从文本数据中掌握语言规律与知识关联，类似 GPT 的自回归生成逻辑，却更注重知识的精准保真；优化训练阶段则通过有监督微调（SFT）与强化学习（RL）等技术，让模型精准适配人类指令与偏好，这一过程比早期 T5 的任务微调更强调 “意图对齐”。例如面对 “解释量子纠缠原理” 的需求，模型不仅能生成连贯文本，更能通过偏好优化确保内容的科学性与通俗性。

开源策略是 DeepSeek 的核心竞争力。不同于 GPT 系列的闭源模式，DeepSeek 将所有模型权重、参数及推理工具代码通过 MIT 协议公开发布，用户可免费下载部署，同时配套完整技术报告助力社区研究。这种开放理念使其快速形成生态：从基础通用模型到专业领域模型全覆盖，参数规模跨越数十亿至数万亿级别，既能满足普通开发者的轻量化应用需求，也能支撑企业级复杂场景落地。

在能力拓展与应用场景上，DeepSeek 展现出 “通用基础 + 领域深耕” 的双重优势。其衍生模型已覆盖多领域需求：代码专用模型在编程辅助、代码生成任务中表现突出，数学模型能精准解决复杂运算问题，多语言模型则突破跨语种沟通壁垒。这些模型不仅可用于智能客服、自动摘要等常规场景，更在科研辅助、工业设计等专业领域发挥作用 —— 通过语义理解与精准生成的结合，实现 “找到答案” 与 “生成方案” 的双重价值，弥补了传统搜索仅侧重信息检索的短板。

从技术探索到开源普惠，DeepSeek 以 “开放透明” 打破技术壁垒，用 “精准对齐” 提升实用价值，既印证了 “预训练 + 微调” 技术路径的可行性，更为 AGI 的民主化发展提供了重要实践样本，推动大模型技术从实验室走向产业化落地。

来源：自由坦荡的湖泊AI一点号