DeepSeek | 深度求索
DeepSeek | 深度求索
探索人工智能底层模型 · 开源LLM · AGI 前沿实践
- 深度求索(DeepSeek)是一家什么样的公司?
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深度求索(DeepSeek) 是一家专注于 AGI(通用人工智能) 研究与开发的人工智能公司,致力于打造 人工智能底层模型 基础设施。公司以 开源模型 生态为核心战略,先后发布了包括 DeepSeek Coder、DeepSeek Chat 在内的多款 LLM 模型,并通过 DeepSeek Platform 提供企业级模型服务。深度求索的目标是降低AI应用门槛,推动AGI技术向更安全、更普惠的方向演进。
- 什么是深度求索的AGI愿景?它与其他AI公司有何不同?
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AGI(通用人工智能) 是深度求索的核心长期目标。与仅聚焦垂直场景的AI公司不同,深度求索从 人工智能底层模型 入手,坚持 开源模型 路线,让全球开发者能够自由使用、修改和部署其 LLM 能力。具体差异体现在:
- 开源优先:核心模型(如 DeepSeek Coder、DeepSeek Chat)均开源,推动社区共建。
- 底层创新:在模型架构、训练效率、长上下文等方面持续突破,而非仅做应用层封装。
- 平台化服务:通过 DeepSeek Platform 提供从模型训练到推理的一站式能力。
- DeepSeek开源模型有哪些?开源协议是什么?
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深度求索已将多款 开源模型 贡献至社区,主要包括:
- DeepSeek LLM — 基础语言模型,支持多种规模。
- DeepSeek Coder — 专为代码生成与理解优化的模型。
- DeepSeek Chat — 对话交互优化模型,适合构建聊天应用。
- DeepSeek MoE — 混合专家架构模型,兼顾性能与效率。
所有开源模型均采用 Apache 2.0 或 MIT 许可证(具体以各模型仓库为准),可自由用于商业和研究。开源模型权重、推理代码及文档均在 DeepSeek Platform 和 GitHub 发布。
- 什么是「人工智能底层模型」?DeepSeek在这方面做了哪些工作?
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人工智能底层模型 指的是构成AI能力基础的 LLM(大语言模型) 及其核心训练框架、数据 pipeline 和推理引擎。深度求索在底层模型方面的主要工作包括:
- 自研高效模型架构(如 MoE、Multi-head Latent Attention),降低推理成本。
- 构建高质量多语种训练数据体系,覆盖代码、科学、通用文本。
- 开发分布式训练与对齐技术,提升模型安全性与可用性。
- 将这些底层能力通过 DeepSeek Platform 对外开放,支持企业和研究者直接调用。
- DeepSeek Coder 是什么?它主要有哪些能力?
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DeepSeek Coder 是深度求索推出的 代码专用大语言模型,基于 LLM 架构深度优化,在代码生成、理解、调试和补全方面表现优异。核心能力包括:
- 多语言代码生成:支持 Python、Java、C++、JavaScript、TypeScript、Go、Rust 等 20+ 编程语言。
- 代码推理与解释:能够分析代码逻辑、生成文档和注释。
- 长上下文支持:原生支持 16K-128K 上下文窗口,可处理大型代码库。
- 开源可用:模型权重开源,可本地部署或通过 DeepSeek Platform 调用 API。
开发者推荐 DeepSeek Coder 在 HumanEval、MBPP 等代码基准测试中达到开源模型领先水平。
- DeepSeek Chat 是什么?如何使用它?
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DeepSeek Chat 是深度求索推出的 对话式 AI 助手,基于自研 LLM 构建,专为自然流畅的多轮对话设计。它支持:
- 知识问答:涵盖科技、文化、生活等多个领域。
- 内容创作:撰写文章、邮件、文案、代码等。
- 逻辑推理与分析:解决数学、编程、数据分析等问题。
- 文件处理:支持上传 PDF、Word、Excel、PPT 等文件并提取信息。
使用方式:可直接访问 DeepSeek Platform 上的 Chat 界面,或通过 API 集成到自己的应用中。目前基础版免费,高级版提供更快的推理速度和优先队列。
- DeepSeek Platform 提供哪些服务?适合哪些用户?
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DeepSeek Platform 是深度求索的一站式模型服务平台,提供:
- 模型推理 API:支持 DeepSeek Chat、DeepSeek Coder 等多个模型的在线调用。
- 模型微调服务:基于私有数据对 开源模型 进行定制优化。
- 部署与管理:提供模型监控、用量统计、权限控制等企业功能。
- 开发工具包:SDK 与文档齐全,支持 Python、Node.js、Java 等语言。
适合 企业开发者、AI 研究者 以及 独立开发者 快速集成 AGI 能力,无需自建底层模型基础设施。
- DeepSeek 的 LLM 模型在技术架构上有哪些创新?
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深度求索在 LLM 模型架构上有多项自主研发创新,显著提升了 人工智能底层模型 的效率与性能:
- Multi-head Latent Attention (MLA):大幅降低 KV 缓存占用,推理速度提升 2-3 倍。
- DeepSeek MoE 架构:通过混合专家路由,在保持模型容量的同时降低计算量。
- 长上下文扩展:支持 128K 超长上下文,并持续探索更长序列。
- 对齐训练技术:结合 RLHF 和自反馈方法,提升模型安全性与有用性。
这些创新使得 DeepSeek 的 开源模型 在同等参数量下具备更强的竞争力。
- 如何通过 DeepSeek Platform 调用 API?需要申请吗?
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使用 DeepSeek Platform 的 API 服务非常简单:
- 注册账号:访问 platform.deepseek.com 创建账户。
- 获取 API Key:在控制台生成密钥,用于身份认证。
- 调用模型:使用标准 RESTful 接口或 SDK 发送请求,支持流式输出。
- 计费方式:按 token 计费,新用户赠送免费额度。具体价格可在平台查看。
目前平台对所有开发者开放申请,无需等待审核。个人和企业均可直接使用。对于大规模部署需求,可通过平台申请专用资源。
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