第一本给程序员看的 DeepSeek

DeepSeek爆火到现在，留给程序员们的时间不多了。

仅仅一个多月的时间，国内诸多领域的头部力量纷纷迅速接入DeepSeek。国民级应用如微信、阿里、百度，手机终端厂商荣耀、小米、OPPO、vivo，汽车终端领域的比亚迪、一汽、上汽，还有政企单位、居民服务部门以及各大高校，均积极投身其中。

国外，OpenAI首席执行官Sam Altman在X上发帖：“DeepSeek的表现令人印象深刻！”特朗普公开喊话：“DeepSeek的崛起，是对美国科技界的警钟！”AI数据服务公司Scale AI创始人Alexander Wang更直言：“DeepSeek-V3是中国科技界带给美国的苦涩教训。”

今天，小异带来一本新书《DeepSeek 原理与项目实战》，这本书还未正式出版，便已引发广泛关注，其中文繁体版和英文版版权更是抢先售出，收获了读者们如潮的好评。本书由未来智能实验室（Future Intelligence Lab）创作，围绕DeepSeek-V3展开，结合理论解析与实际应用，带领广大程序员全面探索这一开源大模型的核心技术与实践价值，在AI时代抢占先机！

想用好DeepSeek，我们得先知道它厉害在哪里。

Part.1

DeepSeek面面观

DeepSeek系列模型由深度求索科技（DeepSeek AI）开发，涵盖了从通用语言模型到特定领域应用的一系列创新技术。

目前关注度较高的是基础语言理解（DeepSeek LLM）、代码生成（DeepSeek Coder/Coder V2）、数学推理（DeepSeek Math）、多模态交互（DeepSeek VL）和第三代混合专家模型（DeepSeek V2/V3）等七种模型。

七大核心模型均结合了前沿架构与高效训练技术，为各类复杂任务提供了强大的解决方案，构建起覆盖文本、代码、数学及视觉的完整能力版图。

▲DeepSeek全系列大模型对比表

其中，深度求索科技推出的第三代大规模混合专家（MoE）模型DeepSeek V3，凭借其高达 6710 亿的总参数量、长上下文支持、每个 Token 仅激活21 亿参数和 FP8 优化技术等，成为该系列的旗舰模型，是当前语言模型领域的顶尖代表之一。

▲DeepSeek-V3 整体架构图（含 MoE）

DeepSeek能够一鸣惊人，主要得益于其在性能、成本和开源程度等方面的突出表现。例如，DeepSeek V3在 MMLU、HumanEval、CMMLU等关键任务中超越 Dense 架构模型，充分展现出卓越的任务适配能力和高效的资源利用能力。

▲DeepSeek V3 在多任务评测中的性能表现

▲DeepSeek-V3 训练消耗

高性能，低成本，还开源，DeepSeek到底为什么这么厉害？其底层技术范式的重构是关键因素。为了解决大模型训练与推理中的关键挑战，展现卓越的性能优势，DeepSeek V3 结合了一系列技术创新：

混合专家架构（MoE）优化

DeepSeek V3 采用最新的 MoE 架构，通过动态路由机制实现专家选择的高效性与准确性。每个 Token 仅激活部分专家，这一策略大幅降低了计算成本，同时却丝毫无损模型的性能表现，确保其输出始终维持在高质量水平。

长上下文支持与扩展

支持长达 128K 的上下文窗口，DeepSeek V3 能够处理长文档、复杂代码以及多轮对话等任务，为研究报告、法律文书等长文本应用提供了技术保障。

动态负载均衡与通信优化

通过无辅助损失的负载均衡策略和 DualPipe 算法，DeepSeek V3 有效平衡了多专家节点间的计算负载，并在跨节点通信中实现了计算与通信的全面重叠，大幅提升了分布式训练的效率。

FP8 混合精度训练

在训练中采用 FP8 混合精度技术，DeepSeek V3 在降低显存需求的同时，保持了数值计算的稳定性与模型性能，大幅减少了硬件资源占用。

▲基于 FP8 的 DeepSeek-V3 性能优化策略

像这样厉害的性能优化和技术创新，还有很多。

而且，DeepSeek V3发布即选择全栈开源，实质是按下AI技术扩散的指数级增长按钮。如今，任何人都可以使用DeepSeek，基于它进行修改、蒸馏出适合自己的小型模型，并基于这些定制模型开发出专属的应用程序。