DeepSeek 模型综述：V1 V2 V3 R1-Zero

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1. 引言 随着人工智能（AI）技术的快速发展，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）、代码生成和决策支持等领域取得了显著进展。然而，传统的LLMs在多步逻辑推理、抽象概念化和潜在关系推断等方面仍存在局限性。DeepSeek AI通过计算高效的架构，如DeepSeek Mixture-of-Experts（MoE）框架，解决了这些挑战，减少了推理成本，同时保持了性能。DeepSeek v3是一种通用LLM，优化了指令跟随和推理能力，DeepSeek Coder专注于代码生成和软件工程，DeepSeek Math处理符号和定量推理，DeepSeek R1-Zero和DeepSeek R1则设计用于跨领域问题解决，且只需最少的微调。通过开源硬件无关的实现，DeepSeek拓宽了高性能AI的访问范围。本文综述了DeepSeek的架构进展，比较了其与最先进LLMs的特点和局限性，并探讨了其对AI研究的影响，详细讨论了未来工作的潜在方向。 2. 相关工作 近年 ………………………………