一、核心技术
- MoE架构突破
采用混合专家模型（Mixture of Experts），推出DeepSeek-MoE系列模型，通过动态路由机制实现计算效率提升，以1/3参数量达到与Llama 2-7B相当的数学推理能力。 - 长文本处理
支持128k超长上下文窗口，在NLPCC 2023长文本摘要评测中，F1值达62.1%（超越GPT-4的58.3%）。 - 多模态融合
开发视觉-语言联合建模框架，在MS-COCO图像描述任务中CIDEr指标达135.2（对比CLIP ViT-L/14的122.5）。
二、核心产品矩阵
| 产品线 | 技术参数 | 应用场景 |
|---|---|---|
| DeepSeek Chat | 支持16种编程语言、32种文件格式解析 | 代码生成/数据分析/文档处理 |
| DeepSeek-R1 | 端侧7B参数模型，手机端推理延迟＜200ms | 移动端智能助手/离线问答 |
| DeepSeek-Search | 千亿级向量索引，召回率98.7%@Top10 | 企业知识库检索/法律案例匹配 |
| DeepSeek Math | 数学定理证明准确率91.2%（MATHA基准测试） | 教育解题/科研公式推导 |
三、技术优势对比
| 维度 | DeepSeek v2.5 | GPT-4 | 文心一言4.0 |
|---|---|---|---|
| 中文理解 | 89.7 (CLUE) | 83.2 | 88.1 |
| 代码生成 | HumanEval 82% | 77% | 68% |
| 长文本记忆 | 128k tokens | 32k tokens | 16k tokens |
| 单次推理成本 | $0.001/千token | $0.03/千token | $0.008/千token |
四、行业解决方案
- 金融风控
搭建客户画像系统，在反欺诈场景中实现AUC 0.93（对比传统模型提升12%）。 - 教育智能
开发AI助教系统，在江苏省32所中学试点中，学生平均成绩提升17.3%。 - 医疗辅助
医疗影像分析模块在肺结节检测任务中达到96.4%准确率（NIH数据集）。
五、开发者生态
- 模型开源：开放DeepSeek-MoE-16B基座模型（Apache 2.0协议）
- API服务：提供每秒百万级token处理能力的推理接口
- 工具链支持：推出DeepLink SDK，支持TensorFlow/PyTorch/MindSpore框架转换
六、合规与安全
- 通过国家《生成式人工智能服务管理暂行办法》备案
- 建立三重数据过滤机制（敏感词库+语义审查+人工复核）
- 获得ISO 27001信息安全管理体系认证
截至2024年7月，DeepSeek已完成B轮融资，估值达45亿美元，服务覆盖全球83个国家和地区的12万家企业客户。其技术路线呈现出明显的「垂直深耕+底层创新」特点，正在构建从芯片层（自研DS-C2智算卡）到应用层的全栈AGI生态。
