[史诗级转型]:DeepSeek 进化之路：低成本强化学习如何引爆 AI 革命？

不会弹吉他的布鲁克
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DeepSeek 推理大模型 R1：AI 社区的新炸弹

DeepSeek 推理大模型 R1 一出，瞬间在 AI 领域掀起了“核爆”级别的轰动。谁能想到，要实现尖端 AI 表现竟然可以跳过传统的监督微调（SFT）？DeepSeek 却甩手一挥，直接依靠强化学习（RL）来搞定这一切，简直就像是在高速公路上开越野车——既刺激又高效！

更夸张的是，相比 OpenAI 的 o1，DeepSeek 的成本仅仅是 3% 到 5%。这么划算的操作，接下来会直接干倒闭国内 AI 大模型六小龙，同时也迫使各大企业重新思考自己的 AI 战略？

在一系列第三方基准测试中，无论是面对复杂问题、数学计算还是代码挑战，DeepSeek 模型都轻松碾压 Meta Llama 3.1、OpenAI 的 GPT-4o 和 Anthropic 的 Claude Sonnet 3.5，好比在 AI 竞技场上“一展身手”，让对手只能羡慕地在一旁打酱油

微软 CEO 萨蒂亚·纳德拉在瑞士达沃斯的世界经济论坛上也忍不住赞叹：“看到 DeepSeek 的新模型，不仅推理计算和效率都让人眼前一亮，还真得让我们好好反思一下自己的步伐。”看来，连大佬也被这股 RL 风潮折服了。

接下来，我们就带你一路回顾 DeepSeek 的进化历程——从最初的 DeepSeek LLM、一路玩转 MoE、升级到 V2、突破极限的 V3，再到如今炙手可热的 R1。每一篇论文、每一个模型都像是 AI 世界里的超级英雄，各有绝技，接下来就让我们一探究竟

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1. DeepSeek LLM —— 从“语言巨人”到“开源狂人”

简介
论文《DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism》于 2024 年 1 月问世。基于 Transformer 架构，采用了分组查询注意力（GQA）来削减推理成本，再配上多步学习率调度器，让训练效率飞升。最让人惊叹的是，DeepSeek LLM 用了一个包含 2 万亿字符的双语数据集，比 LLaMA 的数据量还要霸气！

摘要
这篇论文不仅探讨了开源大语言模型的迅猛发展，还大胆挑战了“规模定律”的传统看法。作者提出了全新的扩展策略，从 7B 到 67B 的模型配置都玩出了新花样，并利用 SFT 和直接偏好优化（DPO）打造出了一款颇具“聊天细胞”的 DeepSeek Chat 模型。评测显示，67B 版本在代码、数学和推理上完胜 LLaMA-2 70B，就像是让对手见识了一把“真正的黑科技”。

结论
DeepSeek LLM 系列从 2 万亿标记的中英大数据中脱颖而出，不仅刷新了扩展定律，更用最优超参数和一系列微调实验验证了“只要数据够猛，模型就能飞”。当然，它也有自己的小毛病，比如知识更新跟不上、偶尔“胡说八道”……不过，正是这些不足激励着 DeepSeek 团队不断追求更高目标。接下来的代码和 MoE 技术报告，保证让你大开眼界！

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2. DeepSeek MoE —— 专家们的“脑力盛宴”

简介
论文《DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models》于 2024 年 1 月发布。它引入了细粒度专家分割和共享专家隔离策略，目标是让每位“专家”都能大展身手，而计算成本却丝毫不增，就像是一群精英各显神通却又默契配合的超级团队。

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摘要
传统 MoE 架构就像是一群“各怀绝技”的高手，但常常难以分工明确。DeepSeekMoE 的两大策略——“细分”与“隔离”——让每个专家都能专心致志地做自己的事。从小小的 2B 参数模型到后来的 16B 大腕，实验数据表明，DeepSeekMoE 无论在性能还是在专家专业化上，都远超传统架构，甚至还能与 LLaMA2 7B 相媲美，真是“少数精英，胜过一大群平庸”。

结论
实验表明，DeepSeekMoE 不仅在小规模上展现了惊人潜力，扩展到 16B 参数后仅用 40% 的计算量就达到了顶级表现。更别提对齐后的 MoE 聊天模型，各种对手只能望尘莫及。为了让更多人体验这款神器，团队还将 16B 版本的模型公开，让你在单个 40GB 显存的 GPU 上也能轻松部署！

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3. DeepSeek V2 —— 强大、经济又高效的 MoE 进阶版

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简介
论文《DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model》于 2024 年 5 月问世。引入了 MLA（低秩 key-value 联合压缩），在推理时将 KV 缓存“缩水”到极致，同时沿用 DeepSeekMoE 的妙招，让模型训练既省钱又省力。

摘要
DeepSeek-V2 搭载 236B 总参数，每个 token 激活 21B 参数，支持高达 128K 的上下文长度。得益于 MLA(多头潜注意力) 和稀疏计算，DeepSeek-V2 在性能上大幅提升——不仅比 DeepSeek 67B 更强，同时节省了 42.5% 的训练成本，KV 缓存减少 93.3%，最大生成吞吐量直接飙升到 5.76 倍！就算只有 21B 的激活参数，这位“小鲜肉”依然在开源模型中抢尽风头。

结论
除了性能强劲，DeepSeek-V2 的经济性和高效推理能力也让它成为目前开源 MoE 模型中的“最强选手”。当然，预训练后的数据更新问题、生成幻觉等小瑕疵仍需注意，但整体来看，它已经离通用人工智能的理想目标不远了。接下来，DeepSeek 团队还计划让模型支持多模态，让“聊天机器人”真正“会看会听会说”。

4. DeepSeek-V3 —— 史诗级 MoE 模型，参数多到爆表

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简介
论文《DeepSeek-V3 Technical Report》于 2024 年 12 月发布**。DeepSeek-V3 总参数达到 671B**，每个 token 激活 37B 参数，大约是 5.5%,总共包括61层Transformer。然后它在FFN网络，除了前三层以外，全部替换成MoE。它的MoE架构采用了非常多的细粒度专家，包括1个共享专家和256个路由专家。每个token会激活8个路由专家,性能上秒杀其他开源模型，甚至能与闭源大牛们抗衡，真是“开源界的战斗机”。

摘要
DeepSeek-V3 不仅沿用了 MLA 和 DeepSeekMoE 的成功经验，还大胆创新了无辅助损失负载均衡策略和多 token 预测训练目标。14.8T 的预训练数据让它内涵满满，再加上 FP8 混合精度训练技术，不仅训练过程稳定得让人放心，成本也仅需 278.8 万 H800 GPU 小时。简而言之，这款模型用极低的成本换来了堪比 GPT-4o 的实力。

结论
综合评估显示，DeepSeek-V3 不仅成为目前性能最强的开源模型，更在稳定性和训练效率上创下了新记录。尽管其最小部署单元较大，不适合资源有限的小团队，但相信随着硬件不断进步，这些问题很快就能迎刃而解。DeepSeek 未来将继续沿着这条“高效、低耗、开源”的路子，向着无限的可能进发

5. DeepSeek R1 —— 用 RL 点燃推理引擎的新纪元

简介
论文《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning》于 2025 年 1 月发布。借助 DeepSeek-V3-Base，通过纯 RL 训练（完全不靠 SFT）来强化推理能力，这种大胆创新堪比给大脑装上了“火箭推进器”！

image.png 摘要
DeepSeek-R1-Zero 是纯 RL 训练出来的“原始版”，虽然有时会因为可读性不佳和语言混用而闹点小乌龙，但在推理任务上展现了惊人潜力。为了让模型既聪明又好“聊天”，团队引入了冷启动数据和多阶段训练，造就了更为稳健的 DeepSeek-R1，表现甚至与 OpenAI 的 o1-1217 不相上下。更妙的是，通过蒸馏技术，还能把这股推理“劲风”传递到 15 亿、70 亿、80 亿……直到 700 亿参数的小模型上，真是“以大带小”的典范。

结论
DeepSeek-R1 的成功不仅展示了 RL 在提升推理能力上的无限可能，也为未来无监督数据训练开辟了新路径。虽然在函数调用、多轮对话等任务上仍有进步空间，但团队已经在不断探索中，比如利用链式思维（CoT）和更精细的提示工程来进一步优化。未来，DeepSeek 将不断攻克语言混用和提示敏感性等难题，目标是让 AI 在更多场景下都能“机智幽默、才华横溢”。

下载与使用
无论你是喜欢用浏览器聊天，还是倾向于 OpenAI 兼容 API，DeepSeek 都为你准备好了丰富的资源：

  • 浏览器聊天入口：chat.deepseek.com
  • OpenAI 兼容 API：platform.deepseek.com
  • 各版本模型下载（DeepSeek-R1-Zero、DeepSeek-R1 以及蒸馏模型）均已开源，尽情下载体验吧！

6. DeepSeek NSA —— 原生稀疏注意力 助力64K长上下文 前向飙升9倍、反向极速6倍加速！

简介
DeepSeek最新论文《Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention》于 2025 年 2 月发布。核心创新点在于提出了一种名为 NSA（Native Sparse Attention）的原生可训练稀疏注意力架构，它在保证模型性能的同时，大幅降低了长上下文建模的计算成本。

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摘要
长上下文建模对于下一代语言模型至关重要，但标准注意力机制的高计算成本带来了显著的计算挑战。稀疏注意力为在保持模型能力的同时提高效率提供了一个有希望的方向。我们提出了 NSA——一种原生可训练的稀疏注意力机制，该机制将算法创新与硬件对齐的优化相结合，实现了高效的长上下文建模。NSA 采用一种动态分层的稀疏策略，结合粗粒度的 token 压缩与细粒度的 token 选择，从而同时保留全局上下文感知和局部精度。我们的方法在稀疏注意力设计上实现了两个关键创新：

  1. 我们通过算术强度平衡的算法设计，并针对现代硬件进行了实现优化，实现了大幅加速。
  2. 我们实现了端到端训练，从而在不牺牲模型性能的前提下降低了预训练的计算量。

结论
NSA架构炸场！长文本处理迎来"三体式"降维打击

这波技术突破直接改写了LLM进化论！当算力瓶颈变成窗户纸，大模型真正的主战场将转向——谁能吃掉更多token，谁就能在Agent军备竞赛中抢占先机。而NSA，正在为这场战争铸造最强弹药库！

总之，DeepSeek 系列从 LLM 到 MoE，从 V2、V3 再到最新的 R1，以及最新的 原生注意力 NSA, 每一步都像是在 AI 的跑道上不断刷新纪录。无论你是技术达人还是纯粹的 AI 爱好者，这些模型都证明了开源力量的无限可能，也为通用人工智能的未来增添了无限乐趣。下一步我们将针对每一篇论文和 paper 进行深入浅出的分析

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