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　　截至2025年2月2日✿◈ღ◈ღ，DeepSeek登顶140个国家的苹果App Store下载排行榜首位✿◈ღ◈ღ，并在美国的Android Play Store中同样占据榜首位置[14]✿◈ღ◈ღ。2月8日✿◈ღ◈ღ，QuestMobile数据显示✿◈ღ◈ღ，DeepSeek在1月28日的日活跃用户数首次超越豆包✿◈ღ◈ღ，随后在2月1日突破3000万大关✿◈ღ◈ღ，成为截至2025年2月史上最快达成这一里程碑的应用[8]✿◈ღ◈ღ。2月25日✿◈ღ◈ღ，DeepSeek发布了其“开源周”第二天的成果✿◈ღ◈ღ：DeepEP✿◈ღ◈ღ，第一个用于MoE模型（混合专家模型）训练和推理的开源EP通信库✿◈ღ◈ღ。EP为Expert Parallelism（专家并行）✿◈ღ◈ღ，是一种在大规模分布式AI模型训练中使用的技术✿◈ღ◈ღ，能用于提升模型并行处理能力和训练效率[11]✿◈ღ◈ღ。

　　2025年2月28日✿◈ღ◈ღ，DeepSeek公开了Fire-Flyer文件系统（简称3FS）和轻量级数据处理框架Smallpond✿◈ღ◈ღ。3FS面向现代SSD和RDMA网络✿◈ღ◈ღ，能将固态硬盘带宽利用到极致✿◈ღ◈ღ。它可以在没有双方操作系统介入的情况下✿◈ღ◈ღ，将数据直接从一台计算机的内存传输到另一台计算机✿◈ღ◈ღ，也不需要中央处理器✿◈ღ◈ღ、CPU缓存或上下文交换参与✿◈ღ◈ღ。特点就是高通量✿◈ღ◈ღ、低延迟✿◈ღ◈ღ，尤其适合在大规模并行计算机集群中使用[15]✿◈ღ◈ღ。3月1日✿◈ღ◈ღ，DeepSeek通过社交平台发布《DeepSeek-V3/R1推理系统概览》技术文章✿◈ღ◈ღ，首次公布模型推理系统优化细节✿◈ღ◈ღ，披露理论利润率达545%✿◈ღ◈ღ。文章写道✿◈ღ◈ღ：“DeepSeek-V3 / R1 推理系统的优化目标是✿◈ღ◈ღ：更大的吞吐✿◈ღ◈ღ，更低的延迟✿◈ღ◈ღ。”为实现这两个目标✿◈ღ◈ღ，DeepSeek的方案是使用大规模跨节点专家并行（EP）✿◈ღ◈ღ，但该方案也增加了系统复杂性✿◈ღ◈ღ。文章的主要内容就是关于如何使用EP增长批量大小（batch size）✿◈ღ◈ღ、隐藏传输耗时以及进行负载均衡[12]✿◈ღ◈ღ。

　　一般项目✿◈ღ◈ღ：工程和技术研究和试验发展✿◈ღ◈ღ；技术服务✿◈ღ◈ღ、技术开发✿◈ღ◈ღ、技术咨询✿◈ღ◈ღ、技术交流✿◈ღ◈ღ、技术转让✿◈ღ◈ღ、技术推广✿◈ღ◈ღ；软件开发✿◈ღ◈ღ；计算机系统服务✿◈ღ◈ღ；信息系统集成服务✿◈ღ◈ღ；人工智能应用软件开发✿◈ღ◈ღ；信息技术咨询服务✿◈ღ◈ღ；电子产品销售✿◈ღ◈ღ；通讯设备销售✿◈ღ◈ღ；仪器仪表销售✿◈ღ◈ღ；数据处理服务✿◈ღ◈ღ；互联网数据服务✿◈ღ◈ღ；计算机软硬件及辅助设备零售✿◈ღ◈ღ；人工智能硬件销售✿◈ღ◈ღ；专业设计服务（除依法须经批准的项目外✿◈ღ◈ღ，凭营业执照依法自主开展经营活动）[4]✿◈ღ◈ღ；互联网信息服务[5]✿◈ღ◈ღ。

　　DeepSeek Coder由一系列代码语言模型组成✿◈ღ◈ღ，每个模型均从零开始在2万亿token上训练✿◈ღ◈ღ，数据集包含87%的代码和13%的中英文自然语言✿◈ღ◈ღ。代码模型尺寸从1B到33B版本不等✿◈ღ◈ღ。每个模型通过在项目级代码语料库上进行预训练✿◈ღ◈ღ，采用16K的窗口大小和额外的填空任务✿◈ღ◈ღ，以支持项目级代码补全和填充✿◈ღ◈ღ。DeepSeek Coder在多种编程语言和各种基准测试中达到了开源代码模型的最先进性能穿越到兽世不停做免费阅读✿◈ღ◈ღ。

　　DeepSeek-VL是一个开源的视觉-语言（VL）模型✿◈ღ◈ღ，采用了混合视觉编码器✿◈ღ◈ღ，能够在固定的token预算内高效处理高分辨率图像（1024x1024）✿◈ღ◈ღ，同时保持相对较低的计算开销✿◈ღ◈ღ。这一设计确保了模型在各种视觉任务中捕捉关键语义和细节信息的能力✿◈ღ◈ღ。DeepSeek-VL系列（包括1.3B和7B模型）在相同模型尺寸下✿◈ღ◈ღ，在广泛的视觉-语言基准测试中达到了最先进或可竞争的性能✿◈ღ◈ღ。

　　DeepSeek-V2是一个强大的混合专家（MoE）语言模型✿◈ღ◈ღ，以经济高效的训练和推理为特点✿◈ღ◈ღ。它包含2360亿个总参数✿◈ღ◈ღ，其中每个token激活210亿个参数✿◈ღ◈ღ。与DeepSeek 67B相比✿◈ღ◈ღ，DeepSeek-V2不仅实现了更强的性能✿◈ღ◈ღ，同时还节省了42.5%的训练成本✿◈ღ◈ღ，将KV缓存减少了93.3%✿◈ღ◈ღ，并将最大生成吞吐量提升至5.76倍✿◈ღ◈ღ。在一个包含8.1万亿token的多样化且高质量的语料库上对DeepSeek-V2进行了预训练✿◈ღ◈ღ。在完成全面的预训练后✿◈ღ◈ღ，我们通过监督微调（SFT）和强化学习（RL）进一步释放了模型的潜力✿◈ღ◈ღ。评估结果验证了我们方法的有效性✿◈ღ◈ღ，DeepSeek-V2在标准基准测试和开放式生成评估中均取得了显著的表现✿◈ღ◈ღ。

　　DeepSeek-Coder-V2是一个开源的混合专家（MoE）代码语言模型✿◈ღ◈ღ，在代码特定任务中达到了与GPT4-Turbo相当的性能✿◈ღ◈ღ。DeepSeek-Coder-V2是从DeepSeek-V2的一个中间检查点开始✿◈ღ◈ღ，进一步预训练了额外的6万亿token✿◈ღ◈ღ，显著增强了DeepSeek-V2的编码和数学推理能力✿◈ღ◈ღ，同时在通用语言任务中保持了相当的性能✿◈ღ◈ღ。并在代码相关任务✿◈ღ◈ღ、推理能力和通用能力等多个方面都取得了显著进步✿◈ღ◈ღ。此外✿◈ღ◈ღ，DeepSeek-Coder-V2将支持的编程语言从86种扩展到338种✿◈ღ◈ღ，并将上下文长度从16K扩展到128K✿◈ღ◈ღ。在标准基准测试中✿◈ღ◈ღ，DeepSeek-Coder-V2在编码和数学基准测试中表现优异✿◈ღ◈ღ，超越了GPT4-Turbo✿◈ღ◈ღ、Claude 3 Opus和Gemini 1.5 Pro等闭源模型✿◈ღ◈ღ。

　　DeepSeek-VL2是一个先进的大型混合专家（MoE）视觉-语言模型系列✿◈ღ◈ღ，相较于其前身DeepSeek-VL有了显著改进✿◈ღ◈ღ。DeepSeek-VL2在多种任务中展现了卓越的能力✿◈ღ◈ღ，包括但不限于视觉问答✿◈ღ◈ღ、光学字符识别✿◈ღ◈ღ、文档/表格/图表理解以及视觉定位✿◈ღ◈ღ。模型系列由三个变体组成✿◈ღ◈ღ：DeepSeek-VL2-Tiny✿◈ღ◈ღ、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2✿◈ღ◈ღ，分别具有10亿✿◈ღ◈ღ、28亿和45亿激活参数✿◈ღ◈ღ。与现有的开源密集模型和基于MoE的模型相比✿◈ღ◈ღ，DeepSeek-VL2在相似或更少的激活参数下实现了具有竞争力或最先进的性能✿◈ღ◈ღ。

　　DeepSeek-V3是一个强大的混合专家（MoE）语言模型✿◈ღ◈ღ，总参数为6710亿✿◈ღ◈ღ，每个token激活370亿参数✿◈ღ◈ღ。为了实现高效的推理和经济高效的训练✿◈ღ◈ღ，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeek MoE架构✿◈ღ◈ღ，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证✿◈ღ◈ღ。此外✿◈ღ◈ღ，DeepSeek-V3首创了一种无辅助损失的负载均衡策略✿◈ღ◈ღ，并设定了多token预测训练目标以提升性能✿◈ღ◈ღ。团队在14.8万亿个多样化且高质量的token上对DeepSeek-V3进行了预训练✿◈ღ◈ღ，随后通过监督微调和强化学习阶段充分释放其潜力✿◈ღ◈ღ。综合评估表明✿◈ღ◈ღ，DeepSeek-V3超越了其他开源模型✿◈ღ◈ღ，并达到了与领先闭源模型相当的性能✿◈ღ◈ღ。训练过程非常稳定✿◈ღ◈ღ，在整个训练过程中✿◈ღ◈ღ，没有遇到任何不可恢复的损失峰值或进行任何回滚操作[6]✿◈ღ◈ღ。

　　DeepSeek R1没有使用业内普遍使用的监督微调（SFT）训练范式✿◈ღ◈ღ，而是直接通过强化学习让模型自主进化出复杂的推理能力✿◈ღ◈ღ，包括反思和长链思考等能力✿◈ღ◈ღ。这种方法不仅提高了训练效率✿◈ღ◈ღ，还减少了对昂贵计算资源的依赖✿◈ღ◈ღ。与OpenAI的o1相比✿◈ღ◈ღ，DeepSeek模型的百万token输入成本从15美元锐减到0.55美元✿◈ღ◈ღ，输出成本则从60美元降低到2美元[3]✿◈ღ◈ღ。DeepSeek-R1在后训练阶段大规模使用了强化学习技术尊龙凯时人生✿◈ღ◈ღ，在仅有极少标注数据的情况下✿◈ღ◈ღ，极大提升了模型推理能力✿◈ღ◈ღ。在数学✿◈ღ◈ღ、代码尊龙凯时人生✿◈ღ◈ღ、自然语言推理等任务上尊龙凯时人生✿◈ღ◈ღ，性能比肩OpenAI o1正式版✿◈ღ◈ღ。DeepSeek-R1蒸馏小模型超越OpenAI o1-mini✿◈ღ◈ღ。DeepSeek在开源DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1两个660B模型的同时✿◈ღ◈ღ，通过DeepSeek-R1的输出✿◈ღ◈ღ，蒸馏了6个小模型开源给社区✿◈ღ◈ღ，其中32B和70B模型在多项能力上实现了对标OpenAI o1-mini的效果[1]✿◈ღ◈ღ。

　　2025年✿◈ღ◈ღ，在中国移动✿◈ღ◈ღ、中国电信✿◈ღ◈ღ、中国联通三大电信运营商全面接入该开源大模型后✿◈ღ◈ღ，已有超过15家央国企与DeepSeek展开合作✿◈ღ◈ღ，范围覆盖通信✿◈ღ◈ღ、能源✿◈ღ◈ღ、金融✿◈ღ◈ღ、汽车穿越到兽世不停做免费阅读✿◈ღ◈ღ、科技等多个领域✿◈ღ◈ღ，加速人工智能（AI）在多场景✿◈ღ◈ღ、多产品中广泛落地[16]✿◈ღ◈ღ。

　　在能源领域✿◈ღ◈ღ，中国石油昆仑大模型已正式完成DeepSeek大模型私有化部署✿◈ღ◈ღ，为昆仑大模型优化应用效果✿◈ღ◈ღ、缩短研发周期✿◈ღ◈ღ、构建健康生态提供了新引擎✿◈ღ◈ღ；其他企业如中国石化✿◈ღ◈ღ、中国海油等也有相关动作穿越到兽世不停做免费阅读✿◈ღ◈ღ。国家电网旗下国网信通产业集团研发的模型服务云MSC平台✿◈ღ◈ღ，也已全面接入DeepSeek大模型✿◈ღ◈ღ，二者深度融合将提高平台智能化生产能力✿◈ღ◈ღ，提升电网数字化项目研发效率[16]✿◈ღ◈ღ。

　　2025年2月10日✿◈ღ◈ღ，QQ音乐宣布旗下自研AI助手完成对DeepSeek-R1完整版大模型部署✿◈ღ◈ღ，这也是DeepSeek首次在音乐平台的应用[17]✿◈ღ◈ღ。

　　2025年2月16日✿◈ღ◈ღ，腾讯表示微信搜一搜在调用混元大模型丰富AI搜索的同时✿◈ღ◈ღ，在近期正式灰度测试接入DeepSeek✿◈ღ◈ღ。在灰度测试范围的用户✿◈ღ◈ღ，可在对话框顶部搜索入口✿◈ღ◈ღ，看到“AI搜索”字样✿◈ღ◈ღ，点击进入后✿◈ღ◈ღ，可免费使用DeepSeek-R1满血版模型✿◈ღ◈ღ，获得更多元化的搜索体验[9]✿◈ღ◈ღ。

　　2025年2月16日✿◈ღ◈ღ，百度搜索和文心智能体平台宣布会全面接入DeepSeek✿◈ღ◈ღ。搜索用户可免费使用DeepSeek和文心大模型深度搜索功能✿◈ღ◈ღ，文心智能体平台的开发者也将随时调用DeepSeek模型创建并调优智能体[16]✿◈ღ◈ღ。

　　2025年2月19日✿◈ღ◈ღ，虎牙直播宣布接入DeepSeek-R1满血版✿◈ღ◈ღ，支持深度推理和联网搜索[10]✿◈ღ◈ღ。

　　政府合作赣州市完成政务环境DeepSeek系列大模型部署海淀区正式为区内企业提供DeepSeek全量模型服务

　　2025年2月✿◈ღ◈ღ，DeepSeek正式登陆江苏省苏州市✿◈ღ◈ღ、无锡市✿◈ღ◈ღ、常州市等多地的算力平台✿◈ღ◈ღ，为有本地化部署✿◈ღ◈ღ、模型定制微调需求的企业及个人用户提供服务[18]✿◈ღ◈ღ。

　　2025年2月✿◈ღ◈ღ，广州市政务服务和数据管理局在政务外网正式部署上线B大模型✿◈ღ◈ღ，通过融合海量政务数据要素✿◈ღ◈ღ，大模型将丰富政务服务场景应用✿◈ღ◈ღ，推动人工智能大模型在民生政策解读系统✿◈ღ◈ღ、12345热线工单分派等政务领域应用[16]✿◈ღ◈ღ。

　　2025年2月✿◈ღ◈ღ，呼和浩特市大数据管理局组织内蒙古大数据产业发展集团技术团队✿◈ღ◈ღ，完成了DeepSeek-R1在政务外网的本地化部署✿◈ღ◈ღ。呼和浩特成为内蒙古自治区首个将DeepSeek应用于城市大脑的地区[16]✿◈ღ◈ღ。

　　2025年2月✿◈ღ◈ღ，江西赣州市已完成政务环境DeepSeek系列大模型部署✿◈ღ◈ღ，成为江西省首个成功部署上线日✿◈ღ◈ღ，深圳市基于政务云环境面向全市各区各部门正式提供DeepSeek模型应用服务✿◈ღ◈ღ，实现了基于DeepSeek的人工智能政务应用一体化赋能升级[16]✿◈ღ◈ღ。

　　2025年2月11日✿◈ღ◈ღ，海淀区正式为区内企业提供DeepSeek全量模型服务✿◈ღ◈ღ，为辖区内行业提供大模型开发✿◈ღ◈ღ、大模型推理API服务✿◈ღ◈ღ、大模型应用开发服务等[16]✿◈ღ◈ღ。

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