从技术突破到生态成型:DeepSeek 演讲要点解读
过去两年,大模型技术在全球范围内迎来快速演进,而 DeepSeek 的出现直接改变了行业的技术路径、成本结构以及开源生态的认知方式。回顾其从 2024 年初到 2025 年的迭代可以看到,模型性能、推理能力和工程效率均实现了跨越式提升。从 DeepSeek-LLM 的起步,到 V2 的大规模 MoE 架构,再到 V3 与 R1 在性能和推理上的突破,DeepSeek 成为推动开源大模型进入高性能、低成本时代的重要力量。 2025 年以来,DeepSeek 模型持续迭代。V3-0324、R1-0528、V3.1、V3.2-Exp 等版本的更新覆盖推理、代码能力、多语言能力、Agent 架构以及稀疏注意力等方向,反映出其在工程体系和算法路线上的持续探索。同时,OCR、Coder、Janus-Pro 以及 AI Infra 工具的开源,也不断拓展整个生态的技术边界。 DeepSeek 的影响不仅体现在技术层面。由于在高性能与低成本之间重塑了行业曲线,其开源模式、MIT 许可证、以及对国产算力的适配能力,使其在全球技术讨论中成为重要参照。R1 推理模型论文登上 Nature 封面,更标志着开源...

