一、DeepSeek 公司与产品全景
 
DeepSeek 由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发，这家公司在量化对冲基金幻方量化的支持下于 2023 年 7 月 17 日在杭州市拱墅区登记成立。公司核心团队汇聚了人工智能等领域的专业精英，他们在学术研究和产业实践方面都有着深厚的积累，为 DeepSeek 的发展奠定了坚实基础。
 
自成立以来，DeepSeek 发布了多款极具影响力的语言模型：
 

DeepSeek Coder：2023 年 11 月 2 日发布，由一系列代码语言模型构成，在 2 万亿 token 上完成训练，其中代码数据占比 87%，拥有从 1B - 33B 不同版本。它支持项目级的代码补全与填充，在多种编程语言和基准测试中展现出开源代码模型的先进性能，是开发者在代码编写过程中的得力助手。
DeepSeek LLM：2024 年 1 月 5 日发布，包含 670 亿参数，在 2 万亿 token 数据集上训练，涵盖中英文。该模型在推理、编码、数学以及中文理解等方面能力出色，在匈牙利国家高中考试中取得 65 分成绩，尤其在中文表现上超越了 GPT - 3.5，展现出强大的语言处理能力。
DeepSeek Math：2024 年 2 月 5 日发布，以 DeepSeek - Coder - v1.5 7B 为基础，在 5000 亿 token 数学相关数据上进行预训练。在竞赛级 MATH 基准测试中取得 51.7% 的成绩，性能接近 Gemini - Ultra 和 GPT - 4，在数学领域表现卓越。
DeepSeek - VL：2024 年 3 月 11 日发布，是开源视觉 - 语言模型，采用混合视觉编码器，能够处理高分辨率图像，在广泛的视觉 - 语言基准测试中性能先进或极具竞争力，为多模态应用提供了有力支持。
DeepSeek - V2：2024 年 5 月 7 日发布，拥有 2360 亿参数，中文综合能力在众多开源模型中表现最强，英文综合能力与 LLaMA3 - 70B 处于同一梯队，且训练效率高，在语言处理的综合能力上优势明显。
DeepSeek - Coder - V2：2024 年 6 月 17 日发布，是开源混合专家代码语言模型，从 DeepSeek - V2 中间检查点开始，进一步在 6 万亿 token 上进行预训练，编码和数学推理能力得到增强，支持 338 种编程语言，上下文长度扩展到 128K，极大地拓展了代码处理的范围和能力。
DeepSeek - V2.5：2024 年 9 月 5 日发布，由 DeepSeek Coder V2 和 DeepSeek V2 Chat 合并升级而来，在评测中与 GPT - 4 - Turbo 等闭源模型处于同一梯队，英文综合能力与 LLaMA3 - 70B 相当，在写作任务、指令跟随等多个方面都进行了优化，提升了用户体验。
DeepSeek - VL2：2024 年 12 月 13 日发布，是大型混合专家视觉 - 语言模型，在视觉问答、光学字符识别等多种任务中展现出卓越能力，拥有 DeepSeek - VL2 - Tiny、 - Small 和无后缀三个变体，满足不同场景需求。
DeepSeek - V3：2024 年 12 月 26 日发布，是 6710 亿参数的混合专家模型，激活参数 370 亿，在 14.8 万亿 token 上预训练。多项评测成绩超越 Qwen2.5 - 72B 和 Llama - 3.1 - 405B 等开源模型，在知识类任务上的能力显著提升，展现出强大的知识储备和处理能力。
DeepSeek - R1：2025 年 1 月 20 日发布，在数学、代码、自然语言推理等任务上性能与 OpenAI o1 正式版相当，通过大规模强化学习和冷启动技术，专注于推理和多模态任务，为用户带来全新的智能体验。
Janus - Pro：2025 年 1 月发布，作为多模态大模型进军文生图领域，为图像生成带来新的技术突破。

 
在众多产品中，我们重点聚焦于 DeepSeek - R1，深入探索其独特之处。
二、深入剖析 DeepSeek - R1
（一）发布历程
 
DeepSeek - R1 的发布历经关键节点。2024 年 11 月 20 日，DeepSeek - R1 - Lite 预览版上线网页端，提前向用户展示了部分功能。2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 正式发布 DeepSeek - R1 模型，并同步开源模型权重，为全球开发者和研究人员提供了深入研究和应用的机会。
（二）模型架构
 
DeepSeek - R1 采用深度 Transformer 架构，以 DeepSeek - V3 - Base 模型为基础，通过使用 V3 的数十亿参数的密集 Transformer Base 子模型进行初始化，确保了模型具备强大的基础能力。同时，利用自研的 “群组相对策略优化”（GRPO）算法进行强化学习训练，这种创新的算法为模型的优化和性能提升提供了关键支持。
（三）训练方法
 
其训练流程采用多阶段逐步增强策略：
 

冷启动监督微调：为模型奠定初始的知识和能力基础，使其能够初步理解和处理任务。
第一阶段强化学习：通过强化学习进一步优化模型，提升其在特定任务上的表现。
拒绝采样与二次监督微调：对模型的输出进行筛选和优化，再次通过监督微调提升模型性能。
第二阶段强化学习：经过多轮优化后，使模型在各种任务中达到更优的性能表现。

（四）主要功能
 
DeepSeek - R1 通过强化学习训练，在推理过程中包含大量反思和验证环节，思维链长度可达数万字。这使得它在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美 OpenAI o1 - preview 的推理效果，并且能为用户展示 o1 没有公开的完整思考过程，帮助用户更好地理解和应用推理结果。
三、DeepSeek - R1 的多元应用场景
（一）面向用户与开发者的基础应用
 
DeepSeek - R1 直接面向用户和开发者，提供了丰富的应用场景。在智能对话方面，它能够与用户进行自然流畅的交流，解答各种问题；文本生成功能可用于创作文章、故事、报告等多种文本类型；语义理解能力使其能够准确把握用户输入的含义，为后续处理提供准确依据；计算推理可解决各类数学和逻辑问题；代码生成补全则为开发者在编写代码时提供高效支持。
（二）独特功能拓展
 
它支持联网搜索与深度思考模式，能够快速获取互联网上的信息并进行深入分析。同时支持文件上传，可扫描读取各类文件及图片中的文字内容，实现对多源数据的处理和分析。
（三）多领域应用实例
 

生活场景：

生活助手：无论是制定旅行攻略，还是翻译菜单、学习地方麻将规则，DeepSeek - R1 都能提供详细准确的帮助。
人生决策辅助：通过分析用户提供的信息，如个人经历、兴趣爱好等，为用户在事业选择、学业规划等方面提供有价值的建议和决策参考。不过，需要注意的是，根据生辰八字分析运势这类内容目前更多是基于娱乐层面，缺乏科学依据。
创意创作：网文作者可以借助它实现快速写作，激发创作灵感，丰富故事情节。网友开发的 “AI 对联生成” 等玩法，也为生活增添了不少乐趣。


工作场景：

科创情报分析：智慧芽接入 DeepSeek - R1 后，能够帮助用户更精准快速地获取专利、论文等多维度科创信息，深入分析技术演进逻辑和竞争格局，从而优化知识产权布局，助力科技创新发展。
医疗辅助：智云健康将 DeepSeek - R1 接入其医疗 AI 系统 “智云大脑”，可以提升医院和药店 SaaS 的慢病管理效率，为医疗健康领域提供智能化支持。
证券金融：虽然不能完全准确预测股市走势，但可以分析金融数据，为投资者提供一定的参考，帮助投资者做出更合理的决策。


学习场景：

数学问题求解：能够解决高中及以上难度的数学问题，并展示详细的解题步骤，帮助学生理解数学原理，提升学习效果。
编程辅助：在编程过程中，可根据需求编写 Python 脚本，进行代码生成、代码纠错等任务，提高编程效率。
语言学习：支持语言翻译、语法讲解、语言表达润色等功能，辅助用户学习各种语言，提升语言能力。


通用场景：

信息检索与整合：具备类似 ChatGPT 的网络搜索功能，能够快速检索和整合互联网上的信息，为用户提供全面准确的答案，满足用户对各类知识的需求。
文本处理与分析：可以对输入的文本进行理解、分析、总结、生成等操作，例如对 PDF 文件内容进行提取和分析，帮助用户快速获取关键信息，提高工作和学习效率。



 
DeepSeek - R1 凭借其强大的性能和丰富的功能，在多个领域展现出巨大的应用潜力，为人们的生活、工作和学习带来了更多便利和创新可能。