DeepSeek

2024 年，国产开源大模型领域迎来高速发展，众多机构陆续发布面向自然语言处理（NLP）和代码理解的通用大模型。其中，幻方量化（DeepQuant）推出的 DeepSeek 系列，凭借完整的开源链条、扎实的中文理解能力以及卓越的代码生成性能，成为开源 AI 模型圈的“现象级项目”。

DeepSeek 是什么？

DeepSeek 是由幻方量化推出的一组开源大语言模型（LLM），目标是构建高度可控、适合中国开发者的通用自然语言处理系统。该项目包括两个核心产品：

• DeepSeek-R1：主打语言理解与生成，适用于对话系统、文本生成、搜索增强生成（RAG）等场景。
• DeepSeek-Coder：专注代码生成与理解，支持多种主流编程语言，并在 HumanEval 等基准上获得优异成绩。

目前，DeepSeek 已开源 70 亿和 130 亿参数规模的模型，并计划进一步向 330 亿、700 亿扩展，具备良好的可微调性、跨平台部署能力和商用友好性。

核心技术亮点

1. 真正的全栈开源

• 模型参数、权重、训练配置、推理框架、使用脚本全部开源。
• 支持本地部署、自定义微调（LoRA）、API 方式调用等多种接入形式。

2. 中文能力强大

• 训练语料重视中文内容，提升模型对中文语义、上下文的理解。
• 在 MMLU、CMMLU 等多项中文评测中表现领先。

3. 代码模型 DeepSeek-Coder 表现出色

• 专门为代码生成和理解训练的大模型，支持 Python、C++、Java、Go 等 20+ 编程语言。
• 在 HumanEval 上接近 GPT-4 代码水平，是目前国产开源代码模型的佼佼者。

4. 适配 Hugging Face，生态友好

• 官方已在 Hugging Face 开设模型仓库，支持 Transformers、vLLM、TGI、llama.cpp 等主流框架。
• 方便企业和开发者快速落地部署。

主要应用场景

✅ 内容创作与文案生成

适用于文章撰写、智能摘要、新闻生成等 NLP 应用场景。

✅ 搜索增强问答（RAG）

结合向量数据库与 DeepSeek 模型可构建强大的企业知识问答系统。

✅ 智能代码生成与辅助

利用 DeepSeek-Coder 自动生成函数、优化算法、添加注释，提高开发效率，适合接入 IDE 工具链。

✅ AI 教学与科研实验

高校、实验室可以在 DeepSeek 模型基础上进行二次训练与领域适配，推动语言模型研究。

DeepSeek 与其他开源大模型对比

社区生态与未来规划

DeepSeek 的开源策略不仅赢得了社区广泛好评，也吸引了众多开发者参与：

• 📦 模型下载与实验平台：https://huggingface.co/deepseek-ai
• 💻 GitHub 项目地址：https://github.com/deepseek-ai
• 💬 社区文档、使用示例与训练脚本全面完善，适合初学者上手。

后续展望：

• 计划发布更大规模的模型（330B、700B）；
• 进一步优化中文 RAG 表现；
• 增强代码模型上下文长度、函数自动补全性能；
• 拓展领域定制（如金融、医疗、政务）版本。