大家好，我是吾鳴。
今天吾鳴给大家分享一篇有51CTO智能研究学院出品的DeepSeek报告——《DeepSeek入门宝典——技术解析篇》。报告主要从DeepSeek概述、R1核心技术解析、R1与OpenAI o1的差异以及进化方向、DeepSeek产品家族与资料，报告同时还给出了性能对比数据、技术原理图示等。报告一共21页，文末有完整版下载地址。
内容摘要
- DeepSeek概述
介绍DeepSeek的背景：由幻方量化于2023年创立，2024年发布首款AI大模型DeepSeek LLM，2025年推出对标OpenAI o1的高性能推理模型R1。强调其开源、低成本（开发成本仅为OpenAI的2%）和高性能（推理表现媲美OpenAI o1）三大特点，并对比普通用户与开发者使用DeepSeek的五种方式（官网、API、本地部署、云平台等）。 - R1核心技术解析
详细剖析R1模型的架构与技术路径：
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- 基座模型V3：参数规模与GPT-4相当（671B），基于MoE架构，通过指令微调和偏好微调提升性能。
- 训练方法：包括强化学习（多奖励机制）、冷启动数据策略（高质量初始数据引导）、监督微调（两阶段调整模型任务表现）、模型蒸馏（大模型向小模型传递知识）。
- 关键技术贡献：验证纯强化学习可行、模型推理中的“啊哈时刻”拟人化突破、蒸馏小模型性能超越OpenAI o1-mini。
- R1与OpenAI o1的差异及进化方向
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- 三大区别：基于已有模型V3、纯强化学习训练、开源生态。
- 进化方向：提升复杂任务通用性（长链推理）、优化提示工程、解决多语言混合问题、强化软件工程任务能力（数据与异步评估优化）。
- DeepSeek产品家族与资源
梳理DeepSeek系列产品，包括代码模型（DeepSeek Coder）、多模态模型（DeepSeek VL）、推理模型（R1系列）等，强调其技术优势（如对标GPT-4但成本极低）。提供学习资源链接（官网、51CTO AI专区、在线课程）及企业学习方案（覆盖技术架构、大数据管理、AI应用等）。 - 附录与图表
包含模型性能对比数据（如AIME、MATH-500等指标）、技术原理图示（强化学习框架、蒸馏流程）、产品发布时间线等，支撑技术解析与市场定位的论述。
精彩内容
报告无套路自取：kdocs.cn/l/ci1DfElGC…
