主要观点总结
本文深入探讨了DeepSeek大模型的核心技术，包括公司背景、模型能力、训推成本以及核心技术细节。文章介绍了DeepSeek的公司概况，模型的能力，训练成本以及DeepSeek在模型核心技术方面的创新，如DeepSeekMoE架构、MLA多头潜在注意力等。
关键观点总结
关键观点1: DeepSeek公司及其大模型
介绍了DeepSeek公司的概况，以及该公司推出的大模型DeepSeek V3已经和OpenAI的GPT-4相媲美，并且训练成本较低。
关键观点2: 模型能力
描述了DeepSeek模型的能力，包括与国内外其他模型的对比，以及DeepSeek-V3在开源模型中的排名。
关键观点3: 训练与推理成本
详细介绍了DeepSeek模型的训练与推理成本，包括使用的技术和策略来降低这些成本。
关键观点4: 核心技术细节
深入解析了DeepSeek的核心技术，包括DeepSeekMoE架构、MLA多头潜在注意力、训练框架HAI-LLM等。
关键观点5: 一些个人思考
表达了作者对于大模型未来的趋势以及DeepSeek的发展的一些个人看法和思考。
文章预览
阿里妹导读 本文深入探讨了DeepSeek大模型的核心技术，从公司背景、模型能力、训推成本到核心技术细节进行了全面分析。 一、 关于DeepSeek公司及其大模型 1.1 公司概况 DeepSeek 2023年7月成立于杭州，是幻方量化旗下的子公司，全称是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司。 "成立时间才一年多"、"最近推出的V3已经能和OpenAI的4o媲美"、"训练成本不到600W美元"、"API定价仅是国内其他头部厂商几十分之一"、"APP已经在中美APP store登上免费应用榜首"； 以上是最近关于DeepSeek的一些新闻热点信息，下面我们从官网看下： DeepSeek近半年相继推出了3个主要的大模型版本，分别是DeepSeek V2.5、DeepSeek V3、DeepSeek-R1（无一例外的都是用了MOE架构）。在这之前还推出了 DeepSeek-VL 、 DeepSeek Coder 、 DeepSeek Math 。 1.2 模型能力 DeepSeek模型已经对标国内Qwen、海外Llama、GPT 4
………………………………
