DeepSeek是由深度求索（DeepSeek）开发的一系列先进的大语言模型，自发布以来在人工智能领域引起了广泛关注。 本专题页面旨在系统梳理关于DeepSeek模型的相关研究文献，从技术架构、训练方法、性能表现到应用场景进行全面综述， 为研究人员、开发者和AI爱好者提供一个清晰的知识脉络。
DeepSeek模型基于Transformer架构，采用大规模参数设计，支持长上下文理解和复杂推理任务。 其技术演进路径体现了从通用语言理解到专业化能力增强的趋势。早期版本侧重于基础语言建模能力， 而后续的DeepSeek-V2、DeepSeek-Coder等变体则针对代码生成、数学推理等特定任务进行了优化。
模型采用了先进的注意力机制和位置编码方案，有效提升了长文本处理能力。同时，DeepSeek在训练数据清洗、 多阶段训练策略和模型微调方法上也展现出创新性，使其在多个基准测试中表现优异。
DeepSeek采用混合训练策略，结合监督微调（SFT）、奖励建模（RM）和强化学习（RLHF）等技术路径。 训练数据涵盖互联网文本、学术论文、代码仓库等多个来源，经过严格筛选和去噪处理，确保数据质量。
值得注意的是，DeepSeek团队在数据多样性与隐私保护之间寻求平衡，通过数据匿名化和版权合规审查机制， 降低模型训练过程中的法律与伦理风险，为行业提供了可借鉴的实践范例。
在多项权威评测中，DeepSeek模型在语言理解、逻辑推理、代码生成等任务上达到或接近国际先进水平。 其128K上下文窗口支持超长文本处理，在文档摘要、法律分析、科研辅助等领域展现出巨大潜力。
目前，DeepSeek已被应用于智能客服、教育辅助、软件开发自动化等多个场景。开源版本的发布也促进了 社区生态的发展，吸引了大量开发者基于其进行二次开发和应用创新。